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根据基于最近邻聚类算法（NNCA）的径向基（RBF）神经网络和自回归求和滑动平均（ARIMA）两种方法，建立了各自的单项预测子模型，并利用RBF神经网络对两个单项预测子模型结果进行组合预测，得到最终的预测值．将该模型应用于长沙市某路段的交通流量预测，实验结果证明了该预测模型的有效性，采用组合预测模型比单一预测模型的预测精度有了较大提高．