【摘 要】
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城市道路交通流量短时预测是智能交通系统（ITS）的重要组成部分。本文结合银川城市道路交通量分布的空间和时间相关性，利用BP神经网络、RBF神经网络和GRNN神经网络建立3种道路交
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城市道路交通流量短时预测是智能交通系统（ITS）的重要组成部分。本文结合银川城市道路交通量分布的空间和时间相关性，利用BP神经网络、RBF神经网络和GRNN神经网络建立3种道路交通量短时预测模型，利用银川市区道路交叉口实际观测数据，应用MATLAB对交叉口进口道交通量进行短时预测，并将预测结果与实际数据进行对比分析，指出每种预测模型的优点和不足。
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