【摘 要】
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该文选择城市主干道动态交通信息作为研究对象,运用聚类分析、逐步回归的统计分析技术和混合算法结构的神经网络等数据融合技术分别设计了检测器空间分布优化方法,建立了面向
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该文选择城市主干道动态交通信息作为研究对象,运用聚类分析、逐步回归的统计分析技术和混合算法结构的神经网络等数据融合技术分别设计了检测器空间分布优化方法,建立了面向多路段并分时段的检测路段、非检测路段交通流量以及行程时间的预测模型.并用长春市的交通状态数据进行了验证.此项研究工作的意义主要体现在:1.提出了城市主干道检测器空间分布的优化方法,为交通状态自适应预测提供经济实用的输入;2.建立符合交通流变化规律的分时段交通流量和路段行程时间预测的神经网络模型,减少模型修订工作量的同时提高预测精度;3.运用混合算法结构神经网络技术设计非检测路段交通流量和路段行程时间的预测方法,大大提高了应用范围.
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