| 基于NARX神经网络的短时交叉口流量预测 |
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| 引用本文： | 朱新远,李大龙,田云强,朱爽,孙锋,于文琪.基于NARX神经网络的短时交叉口流量预测[J].山东理工大学学报,2020,34(6). |
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| 作者姓名： | 朱新远 李大龙 田云强 朱爽 孙锋 于文琪 |
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| 作者单位： | 山东理工大学 交通与车辆工程学院, 山东 淄博255049;济南市公安局交通警察支队, 山东 济南250013;淄博市公安局交通警察支队 张店大队, 山东 淄博255000 |
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| 基金项目： | 山东省重点研发计划项目;淄博市重点研发计划项目 |
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| 摘 要： | 短时交通流的精准高效预测是实施智能交通控制的前提。以济南市交叉口地磁数据为研究对象,对数据进行质量识别和预处理,构建了基于NARX神经网络的短时交叉口流量预测模型,并对其进行了初始化和训练。使用该预测模型对城市道路交通流量进行的短时交叉口流量预测结果显示,除流量突变时刻外,该模型预测精度较高,平均相对误差仅为8.41%,证明该模型能够较准确地预测交叉口的短时交通流量,可以为城市交通的智能化管理与控制提供依据。
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| 关 键 词： | 智能交通 数据处理 交通流预测 NARX神经网络 |
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