Traffic-flow Prediction Based on Intersections Correlation
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摘要: 利用主成分分析方法对路网中各路口的交通流量进行了相关性分析,构建了相关路口集,提出了根据相关路口集的交通流量预测本路口流量的思想,给出了用于预测的神经网络模型、具体算法和评价标准.在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练,测试了训练后的网络性能.实验表明,采用基于城市路口相关性进行交通流量预测具有满意的准确性和较好的鲁棒性.
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