基于神经网络算法的交通流量预测建模与计算

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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：TN926-34;TP393

资助基金：山西省软科学研究项目2016041004-4

在线出版日期：2020-05-28（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：66-68,75