《表2 差分对预测精度的影响》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《深度信念网络优化BP神经网络的交通流预测模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由此可知，此预测模型主要是通过对已有的历史数据进行反复训练，比较训练样本数据与测试样本数据的偏差，不断调整网络权值与阈值，最终实现网络未来数据的准确预测。除此之外，已有数据越多，模型学习数据特征的能力越强，对数据的预测能力也就越准确。因此，此方法主要适用于能够提供大量历史数据做参考的系统中，可在库存管理领域、风险评估领域以及供应链管理领域等进一步推广。