【摘 要】
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短时交通流量预测是智能交通系统的重要技术之一．BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统，但存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值等缺点．针对短时交通流量预测高度不确定性和
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短时交通流量预测是智能交通系统的重要技术之一．BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统，但存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值等缺点．针对短时交通流量预测高度不确定性和非线性的特点，结合保留精英遗传算法和自适应遗传算法，提出了保留精英自适应遗传算法，建立了保留精英自适应遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测模型．仿真结果表明，该模型提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性．
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