【摘 要】
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通过记录每日每地每时的交通流量，可生成统计数据，进而可形成有效高，时效性强的神经网络训练集，通过使用基本的BP神经网络方法，可利用训练集的数据来预测将来所需要的某时的交通流
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通过记录每日每地每时的交通流量，可生成统计数据，进而可形成有效高，时效性强的神经网络训练集，通过使用基本的BP神经网络方法，可利用训练集的数据来预测将来所需要的某时的交通流量大小。通过发布交通流预测信息于市民，可令有出行计划的市民更好地规划出行方式、路线并有效缓解各地交通压力过大情况。此方法可用价值高。本文具体分析了城市交通流量特征，在此基础上建立了基于BP神经网络的交通流量预测模型，并应用实际交通流量数据对预测模型进行了验证，得出结论：BP神经网络预测精度较高。
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