基于动态自组织网络的多路口交通流智能预测系统

摘要

为使多路口交通流预测更加准确,避免交通事故、交通拥堵现象的出现,提出基于动态自组织网络的多路口交通流智能预测系统。将复杂的神经网络分解开来,在预测网络框架中,设置智能的网络参数,以此为前提对待预测数据进行选择、交叉处理,完成基于动态自组织神经网络的预测环境搭建。在此基础上,通过确定多路口交通流动情况,计算路口车辆汇总率,达到智能预测多路口交通流的目的,完成基于自组织神经网络的多路口交通流智能预测方法的搭建。模拟多路口交通环境环境设计对比实验结果表明,与传统预测方法相比,应用新型预测方法后,拥堵事故发生几率降低至35%左右,有效预测了多路口交通情况。