基于组合预测方法的城市道路短时交通流预测

随着我国城市化进程的加速,市民对出行的需求也日益增加,准确的交通预测模型对于更好地分析路网交通状况,规划交通网络和实现交通优化控制策略都有十分重要的作用。以城市路网短时交通流预测为研究对象,建立了基于ARMA模型和BP神经网络模型的组合预测模型,深入研究了城市路网的划分、路网构建和特征路口交通流预测等内容,形成了一个较为完整的城市路网预测体系,通过实测交通流数据,验证了所述方法的可行性和有效性,为城市路网交通流预测提供了一种解决方向。