【摘 要】
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短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义。传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低。为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波
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短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义。传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低。为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波神经网络具有小波分析和神经网络两者的优点,非线性拟合能力强,收敛速度快,训练精度高,可以对短时交通流量预测进行局部分析,非常适合非线性预测。文中建立了小波神经网络模型,构造了交通流量样本集,对样本数据训练至收敛,然后选取一定数量的样本数据进行测试。测试结果表明,采用小波神经网络进行短时交通流量的预测不仅预测精度高,而且收敛速度快,实时性好,具有一定的应用价值。
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