基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究

来源：计算机应用研究杂志2019年第11期北京时间：

作者：田瑞杰,张维石,翟华伟,

单位：大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026；

摘要：针对现有的交通流速度预测模型使用唯一数据集且模型单一的问题，提出一种时间序列与人工神经网络相结合的预测模型。该模型通过时间序列分别对实时数据和历史数据建模预测，并应用人工神经网络调整实时数据和历史数据的预测值。实验结果表明该预测模型能够将预测误差控制在7%以内，且能够对不同输入参数下的短时交通流速度进行有效预测。

关键词：时间序列,人工神经网络,短时预测,交通流速度,

基金资助：中央高校基本科研基金资助项目(3132016308,3132018197)；辽宁省自然科学基金资助项目(20170520196)；；