基于神经网络的短期交通流预测模型

• 作者: 胡伍生 吕楚男 夏晓明
• 来源期刊: 现代测绘
• 关键词: 短期交通流 交通流预测 神经网络 BP算法 动态滚动预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: P491
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4097.2020.05.004

摘要

介绍了短期交通流预测的作用.以美国某交叉路口的实测交通流数据为例,介绍了原始数据的预处理过程.简要介绍了神经网络BP模型.构建了一种新颖的短期交通流预测的神经网络BP模型,其模型结构为4×P×1.为充分利用统计数据,提高交通流预测结果的精度,用于BP预测模型的"输入值"和"输出值"均为"交通流差值".在此模型基础上,提出了"动态滚动预测"方法.论文详细介绍了该方法的具体模型结构、预测思路和计算步骤,并对该方法预测结果进行了分析.