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基于小波神经网络的短时交通流量预测算法的研究

作者:郑泽林; 崔恩文小波基bp神经网络短时预测虚拟仿真

摘要:随着城市的快速发展,汽车保有量急剧增加,交通日益拥堵,传统的固定时长红绿灯系统不合理配时是造成这种情况的主要原因。运用小波神经网络算法进行未来交通流预测研究,同时通过MATLAB软件平台结合微观仿真软件VISSIM4.30进行虚拟仿真。实验结果表明:基于小波神经网络可用于预测短期交通流量,整体精度可达到90%或更高,本算法与固定时长和BP神经网络算法对比,能大幅度提高车辆通行量。

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连云港职业技术学院学报

《连云港职业技术学院学报》(CN:32-1595/Z)是一本有较高学术价值的季刊,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。 《连云港职业技术学院学报》着重发表科研教育领域的理论创新和实践探索的新观点与新成果,辟有思政研究、教学方法研究、社科研究、经贸研究、理工研究、高教研究等十余个栏目。

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