无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型

为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。