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在城市道路交通管理中，道路交通信息实时预测发挥着越来越重要的作用。本文提出一种新的基于BP神经网络的城市道路交通信息实时预测模型。模型可对一定交通区域内特定时段和类型的交通流进行预测，提供实时有效的路网信息。通过预测信息，交通管理者可以提前实施交通诱导和管理措施，出行者可以提前选择出行路径或改变出行行为，最终达到改善城市道路交通拥堵的目的。试验证明，该方法具有高度灵敏性和广泛适应性。