一种基于BP神经网络的城市交通拥堵情况预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的城市交通拥堵情况预测方法及装置，所述方法包括如下步骤：对小波变换滤波后的数据使用主成分分析法进行特征筛选，降维来确定关键影响因素；以单隐含层构建BP神经网络模型，设计隐含层、输出层和激活函数，进行网络初始化；之后进行模型训练以及模型的验证；本发明在大数据手段的支撑下针对交通拥堵借助BP神经网络对城市交通拥堵等级进行预测，可有效预测城市交通的拥堵等级，预测结果能为交通拥堵问题的治理提供一定的指导。