1. 研究目的与意义
研究目的：交通流预测即运用某种模型和方法，根据过去一段时间的交通流状态预测未来时段的交通状态。
短时交通流预测则是预测周期小于15分钟的交通流预测。
准确、实时的交通流短时预测是智能交通系统的基础，同时也是交通控制和交通诱导的关键技术之一。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
2. 国内外研究现状分析
目前，在智能交通系统（its）建设中，短时交通流预测已处于核心地位。
交通流短时预测方法众多，常见的交通流预测模型有基于时间序列的arima模型、卡尔曼滤波模型、支持向量回归模型以及神经网络模型等。
其中神经网络凭借其良好的处理非线性问题能力，已经广泛应用到工程之中。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
3. 研究的基本内容与计划
研究内容： 1、阐述城市短时交通流预测的研究现状和发展趋势。
2、介绍神经网络模型在城市短时交通流预测方面的应用现状。
3、选择几种用于城市短时交通流预测的神经网络模型，介绍其实际运用时的特点，分析其原理及差异。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 研究创新点
1、介绍了现有的用于城市交通流短时预测的神经网络模型的特点和差异。
2、比较了几类模型的预测精度，分析其优势和劣势。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
