【摘 要】
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神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题,其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高,把神经网络用于建设智能交
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神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题,其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高,把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。 短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。本文以动态交通控制理论为基础,应用神经网络理论和MATLAB软件,对交通流量数据进行分析和研究,建立交通流量预测模型。文章给出了基于改进BP算法的交通流动态时序的预测算法仿真实验,并利用试验得到的结果对该算法的适用性和局限性进行了验证。
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