基于GRNN的交通流量智能预测方法研究  

作　　者：马文彬 孙丹丹 田济 

机构地区：[1]哈尔滨职业技术学院,黑龙江哈尔滨150081

出　　处：《哈尔滨职业技术学院学报》2024年第4期113-116,共4页Journal of Harbin Vocational & Technical College

基　　金：哈尔滨职业技术学院—哈尔滨理工大学精英班项目;哈尔滨职业技术学院校内课题“双高院校高本升格背景下专业课程衔接问题的探索研究—以《智能传感器与智能仪表》课程为例”(课题编号:HZY2023JE001)。

摘　　要：交通拥堵和交通事故频发等交通问题是城市治理工作的重点,针对这类问题,通过对交通流特性的分析以及其预测的特点,探讨人工神经网络建模和预测的相关原理,结合神经网络的结构原理以及训练学习方法,给出基于GRNN神经网络建立短时交通流量模型进行智能预测的方法,又建立了BP网络预测模型,通过不断进行网络训练与参数的调整,得到了采用GRNN网络进行预测更好的交通流量预测效果的结论。

关 键 词：交通流量 预测方法 BP神经网络 GRNN神经网络 

分 类 号：U495[交通运输工程—交通运输规划与管理]