《表3 各方法的性能结果分析》

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《基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型》

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由图3及表2可得到，在I205SB路段的数据集上，田口方法组合1的集成模型预测结果最准确、稳定，故组合1的各参数水平就是建立在该数据集上的模型的最佳结构参数。在各个路段上，最佳结构的集成预测模型与其它预测方法的结果比较见表3。其中，根据车流量数据序列的特点，ARIMA模型的参数设置为ARIMA(20，0，20）。MLP模型是一个双隐层的神经网络，第一隐层的节点数为32，第二隐层的节点数为64。