基于小波神经网络的短时交通流预测

摘要：

针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法.运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价.实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性.

关键词：小波神经网络、短时交通流、BP神经网络、智能交通

所属期刊栏目：16

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2014-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-86