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城市交通网络是个复杂的大系统，路段上的交通流量和前几个时段的交通流量有着必然的非线性联系，而神经网络具有识别复杂非线性系统的特性，这就决定了神经网络在交通分析中的巨大潜力。本文利用RBF神经网络构建了短时交通流量动态预测模型，对某城市道路的短时交通流量进行预测，取得了较好的结果。
基于RBF神经网络的短时交通流预测
【摘 要】
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城市交通网络是个复杂的大系统，路段上的交通流量和前几个时段的交通流量有着必然的非线性联系，而神经网络具有识别复杂非线性系统的特性，这就决定了神经网络在交通分析中的
【机 构】
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School of traffic and transportation, Tongji University, Shanghai, PR China, 201804
【出 处】
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第七届全国交通运输领域青年学术会议
【发表日期】
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2007年期
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