基于广义回归神经网络的交通流预测模型  

Predicted Model of Traffic Flux Based on Generalizd Regression Neural Network

作　　者：王莉静[1] 郭洁[1] 李建军[1] 

机构地区：[1]天津城市建设学院能源与机械工程系,天津300384

出　　处：《天津城市建设学院学报》2007年第1期25-28,共4页Journal of Tianjin Institute of Urban Construction

摘　　要：将广义神经网络技术引入到交通流量的长期预测中,介绍了广义神经网络模型的理论基础和网络结构,建立了天津市某路口交通流量的数学模型,并通过调查数据对交通流进行了预测,测试结果表明,该方法有一定的适用性.The technology of wide-sense neural network is introduced into the long-term prediction about traffic flow, and the theory basis and network frame of the network model are recommended. The mathematical model of traffic flow of a certain intersection in Tianjin is established,and the traffic flow is predicted through the research data. The result shows that the method is feasible.

关 键 词：交通流 广义神经网络 预测模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]