基于神经网络算法的交通流量预测建模与计算

• 作者: 原二保
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 交通流量预测 特征分析 预测结果计算 预测模型 评价体系设计 模型优化
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 66-68,75
• 页数: 4页
• 分类号: TN926-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.10.017

摘要

为了提高交通流量预测数据的准确度,文中利用神经网络算法提出一种短时交通流量的预测模型.通过分析交通流量的概念和特征,设计相应的预测评价体系,使用拉格朗日中值定理与小波变换,实现交通流量数据的插值、降噪和归一化.基于改进的神经网络算法,建立和优化相应的预测数学模型.在评价体系的基础上,完成预测结果的计算与评估.仿真测试结果表明,改进神经网络算法的应用有效降低了预测结果的误差,提高了交通流量预测模型计算的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	原二保		7	1	1.0	1.0