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| 基于GA-BP神经网络的交叉口短时交通流预测研究 | |
| 摘 要： | 现阶段影响交叉口车辆运行效率的因素主要分为两个方面:其一为受交通信号影响,即实际交通流与交叉口所反应出来的交通信号并不匹配;其二为时间间隔过长,目前短时交通流的普遍预测时长多集中为5-15分钟,过长的时间间隔无法提供有效的信号控制,很容易对最终的数据结果造成不良影响。为提升交叉口短时交通流预测的准确性和实效性,利用科学合理的方式方法对其进行改进有着重要的价值和意义。本文主要对GA-BP神经网络的交叉口短时交通流预测进行研究和分析。 |
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