基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法  

A BP NEURAL NETWORK METHOD FOR SHORT-TERM TRAFFIC FLOW FORECASTING ON CROSSROADS

作　　者：尚宁[1] 覃明贵[2] 王亚琴[1] 崔中发[2] 崔岩[2] 朱扬勇[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机与信息技术系,上海200433 [2]上海宝信软件股份有限公司,上海201203

出　　处：《计算机应用与软件》2006年第2期32-33,57,共3页Computer Applications and Software

基　　金：上海信息专业资金项目(编号:信部运{2003}446号)资助

摘　　要：交叉路口是一个城市交通的重要组成部分,其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重,本文提出一种基于BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。Crossroads are important part of urban traffic system, whose flow prediction on each direction is one of the most extraordinary key functions in the urban ITS（ Intelligent Transportation System）. We represent a BP neural network method for short-term traffic flow forecasting on crossroads,which take the influence from the other non-predicted directions and signal timing scheme into account.

关 键 词：流量预测 BP神经网络 交叉路口 交通流量预测 城市智能交通系统 神经网络预测 组成部分 城市交通 信号配时 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U491[自动化与计算机技术—控制科学与工程]