基于遗传神经网络的道路交通量预测研究  

作　　者：张晓丽 

机构地区：[1]中路黄河(山西)交通科技集团有限公司,山西太原030000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2025年第1期050-053,共4页

摘　　要：近年来,随着我国汽车保有量的急剧增长,城市道路的改扩建速度却未能跟上交通需求的步伐,导致了严重的交通拥堵问题。在此背景下,道路交通量预测作为智能交通系统的重要组成部分,直接影响着交通控制的效能,决定了能否及时向出行者提供准确的交通信息,从而为缓解城市交通拥堵提供有效解决方案。近年来,基于遗传神经网络的预测方法成为非参数化方法中研究最为广泛的方向之一,因其良好的自适应性能力,能够有效捕捉交通流动的复杂特征。基于此,文章对基于遗传神经网络的道路交通量预测展开了深入分析,以期为城市交通管理提供一定科学依据。

关 键 词：遗传神经网络 道路交通 交通预测 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]