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基于GA-BP神经网络的交叉口短时交通流预测

作者:朱云霞; 郭唐仪 南京理工大学; 江苏南京210094

摘要:交叉口车辆运行效率不高主要由两个原因造成:一是目前很多交叉通信号的配时与实际交通流不匹配;二是当前短时交通流预测的时长集中在5~15min,过长的时间间隔无法给信号控制提供准确的数据支撑。为了改善这种状况,提出了一种基于优化的BP(Back Propagation)神经网络的交叉口短时交通流预测方法。首先针对流量预测提出了准实时的概念,其次引入BP神经网络,再利用遗传算法对BP神经网络进行优化,最后在优化的BP神经网络的基础上建立交叉口短时交通流预测模型,且将传统的预测时长从5min缩短到5s。利用南京市某一道路交叉口采集的数据对提出的预测方法进行验证,结果表明:与传统的BP神经网络以5min为预测时长相比,该预测方法以5s为预测时长能够将预测精度提高77%。

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交通运输研究

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国际刊号:2095-9931

国内刊号:10-1323/U

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