论文部分内容阅读
城市交通拥堵是一个世界性的难题，至今还没有特别有效的解决方法。目前正在研究、实施的智能运输交通系统（ITS），主要是通过对交通流量的合理调控，来优化路网的利用率。基于各路口的视频摄像系统，通过采集卡将获取的图像转化为实际的车流量信息。根据人工神经网络的理论建立BP算法的流量预测模型，用实际测得的流量信息，在MATLAB环境下对模型进行训练。然后再利用训练好的模型来预测路口将来几个时段的交通流量。如果预测到某方向的流量将很大，可以通过实时修改信号灯的软件参数，延长该方向的绿灯时间，化解可能出现的交通拥堵。