【摘 要】
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交通信息量预测受到其影响因素的非线性影响，传统的基于统计方法的预测模型、动态分配模型和灰色预测模型等虽然可用于交通信息量的预测，但是克服非线性影响能力较差，预测结果已
【机 构】
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西南交通大学,综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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四川省软科学研究计划项目(2016ZR0036);中央高校基本科研业务经费专项资金项目(2682016CX045);国家自然科学基金(61104175)
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交通信息量预测受到其影响因素的非线性影响，传统的基于统计方法的预测模型、动态分配模型和灰色预测模型等虽然可用于交通信息量的预测，但是克服非线性影响能力较差，预测结果已经达不到物联网的精度要求。为了更加精确地预测交通信息量，建立了基于BP神经网络的交通信息量预测模型，并通过因子分析和因子分析结果归一化处理减少了BP神经网络输入数据规模，缩短了神经网络预测时间。最后，通过对成都市某路段的数据进行处理和仿真，验证了模型的适应性。仿真所得的停止训练时间为3分2秒，预测误差为0．015，由此可知该模型对交通信息量的
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