【摘 要】
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交通流具有高度的时变和非线性特点,对交通流量的有效建模及预测一直是该领域的热点和难点问题。本文利用神经网络的强大非线性映射能力,针对动态交通系统的特性,提出一种改
【基金项目】
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安徽高校重点自然科学研究项目(KJ2018A0187);高校优秀青年骨干人才国内外访问研修(gxfx2017218)
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交通流具有高度的时变和非线性特点,对交通流量的有效建模及预测一直是该领域的热点和难点问题。本文利用神经网络的强大非线性映射能力,针对动态交通系统的特性,提出一种改进的BP神经网络交通流量预测算法。本算法首先构建了神经网络的控制模型,确定出神经网络输出的数据矩阵;然后对输入层、隐含层、输出层神经元素进行优化,提高算法的收敛性和稳定性;最后通过实验对某一街道车流量进行预测,结果表明,本文算法对城市交通流量具有精确的预测能力和良好的实时性。
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