面向交通拥堵预测大数据的神经网络群组快速学习

本文提出神经网络群组快速学习方法，将大规模数据上的复杂学习问题转化为大量中小规模数据子集上的简单学习问题，在大量不同特点的路段子集上利用超限学习机算法快速训练子预测模型，从而建立城市路段全范围覆盖的拥堵预测群组模型，充分发挥超限学习机算法在小规模子集上准确度高、训练速度快、参数少、易于并行加速等优点，实现对大规模交通拥培数据的高精度、高效率学习。