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城市交通控制系统在进行区域交通协调时,必须提前预测进入下游交叉口的交通量.由于交通流的非线性、不确定性、随机性和离散性,常规数学模型在预测下游交叉口的交通量时存在不少的困难.实践证明,基于BP神经网络的下游交叉口交通量预测模型,结合交通调查数据,对下游交叉口交通量进行预测,可以取得令人满意的效果.