作者：张心哲 关伟状态时间序列交通状态预测神经网络交通流参数
摘要：利用多个参数描述交通状态时，交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法，对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明，多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程，且算法简单，具有较强的预测实时性。
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《交通信息与安全》（CN：42-1781/U）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《交通信息与安全》杂志以交通运输系统为对象，围绕交通信息和交通安全2个主题，报道交通运输领域及其交叉学科具有创新性的研究、工程技术应用的优秀科研成果，介绍交通系统的采集、传输、处理和等问题的理论研究和应用探索方面的学术论文、研究成果、经验总结，以及交通信息和交通安全中的新理论、新技术、新方法、新标准和新装备等。
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