基于前向型神经网络的短时交通流预测研究

摘要

本文分别介绍了基于BP神经网络和基于RBF神经网络的短时交通流量预测模型,研究两种网络模型的预测性能,确定了关键参数的最优值。最后应用两种模型对济南经十路实测交通流数据进行了预测分析,仿真结果表明,两种模型都可以满足实际交通流诱导的需要,RBF模型在预则精度、学习速度及学习稳定性等方面优于BP模型。