【摘 要】
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为了提高交通流量预测数据的准确度,文中利用神经网络算法提出一种短时交通流量的预测模型。通过分析交通流量的概念和特征,设计相应的预测评价体系,使用拉格朗日中值定理与
【基金项目】
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山西省软科学研究项目(2016041004 4)
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为了提高交通流量预测数据的准确度,文中利用神经网络算法提出一种短时交通流量的预测模型。通过分析交通流量的概念和特征,设计相应的预测评价体系,使用拉格朗日中值定理与小波变换,实现交通流量数据的插值、降噪和归一化。基于改进的神经网络算法,建立和优化相应的预测数学模型。在评价体系的基础上,完成预测结果的计算与评估。仿真测试结果表明,改进神经网络算法的应用有效降低了预测结果的误差,提高了交通流量预测模型计算的准确度。
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