基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测

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摘要：预测精度高，实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率。文中提出了基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测方法。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测，并应用了交通量微观仿真系统对模型进行检验，仿真结果表明该模型比传统方法精度高，收敛速度快。本模型在城市交通控制系统研究中有巨大的应用潜力。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94312X/200006/4357584.html

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