【摘 要】
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短期交通流预测是智能交通运输系统研究的重要问题之一，现已建立了许多关于这方面预测模型，但大部分预测都属于单一模型预测，其预测结果往往不能满足预测精度的要求。为此，文章以
【机 构】
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重庆交通大学,成都市路桥工程股份有限公司
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短期交通流预测是智能交通运输系统研究的重要问题之一，现已建立了许多关于这方面预测模型，但大部分预测都属于单一模型预测，其预测结果往往不能满足预测精度的要求。为此，文章以城市快速路入口匝道交通流为研究对象，通过对单一模型预测流程的分析及其筛选，建立基于神经网络的多模型融合预测模型，并详述其预测流程和方法。通过实例应用，得出基于神经网络多模型融合预测模型预测结果的精度比单一模型预测要高。
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