【摘 要】
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随着我国经济社会发展将进入一个新的历史阶段,交通运输也将进入新的发展时期,而城市交通问题已成为制约城市可持续发展的问题之一,为了改善城市交通拥挤的状况,交通研究者利用先
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随着我国经济社会发展将进入一个新的历史阶段,交通运输也将进入新的发展时期,而城市交通问题已成为制约城市可持续发展的问题之一,为了改善城市交通拥挤的状况,交通研究者利用先进的科学技术建立了智能交通系统。城市交通预测是智能交通系统中研究的重要问题,本文对平面多交叉口交通流预测模型及神经网络算法进行了研究,得到了以下结果:
1、对BP神经网络交通流预测模型进行了训练算法改进,通过分析比较三种训练算法的预测结果,弹性BP神经网络具有一定的优势。
2、利用BP、RBF、GRNN神经网络对交通流进行了仿真和预测,通过分析比较,发现利用GRNN神经网络算法,得到的相对误差最小,仿真时间最短,比较适合用于交通流的预测。
3、根据三种神经网络预测得到的结果,分析计算可以得到在GRNN神经网络下的最优路径,为驾驶员在多交叉口路网中选择较快行车路线提供参考。
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