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Traffic flow prediction using neural network

机译:神经网络的交通流量预测

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摘要

Traffic flow management and analysis have become essential for both individuals to better manage and route their daily commutes, and for transportation planners to optimally schedule road infrastructure maintenance tasks. Therefore the ability to predict the nature of the traffic stream accurately is one of the most important requirements of traffic management systems. In this research, we will propose an intelligent method to predict traffic flow based on real data for the years 2016 and 2017 provided by the Moroccan center for road studies and research. The proposed solution focuses on training a neural network model to estimate future traffic flow on an hourly basis. Results determined by the simulation gave a good prediction to the traffic data.
机译:交通流量管理和分析对于个人更好地管理和安排日常通勤以及交通规划人员最佳安排道路基础设施维护任务都至关重要。因此,准确预测交通流性质的能力是交通管理系统最重要的要求之一。在这项研究中,我们将提出一种智能方法,根据摩洛哥道路研究和研究中心提供的2016年和2017年的真实数据预测交通流量。提出的解决方案着重于训练神经网络模型以每小时估计一次未来的交通流量。通过仿真确定的结果可以很好地预测交通数据。

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