文件名称：短时车流量组合预测模型 (2013年)
文件大小：295KB
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更新时间：2024-05-13 21:03:57
自然科学 论文
随着道路车量不断增多，由交通异 常事件造成的非正常拥堵情况严重影响 了出行者的出行效率和路网的整体运行 水平.因此，需要准确及时地检测出非正 常拥堵情况，通过诱导、疏通等方式改善 拥堵状况.对车流量的准确预测是检测 非正常拥堵的有效方法.根据交通流量 的不确定性和非线性的特点，将改进的 BP神经网络模型和ARIMA模型进行组 合，建立组合预测模型.实验结果表明， 组合模型的预测结果比单个模型的预测 结果理想，且达到较高的预测精度.