基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究

摘要：

实时交通流量预测是智能交通系统的核心内容,智能交通系统中多个子系统的功能实现都以其为基础.交通流具有高度非线性和不确定等特征,且与时间高度相关,可以看成是时间序列预测问题.根据交通流的这些特点,提出基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型,并以某条道路为例,通过Matlab编程实现模拟仿真.仿真结果表明,小波神经网络能够比较精确、快速地对实时交通流量进行预测,网络预测值接近期望值.

关键词：交通流量预测、小波神经网络、时间序列预测、智能交通系统

分类号：U491.1+4(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2014-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114