基于时空特性和灰色神经网络的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流的预测精度,提出一种基于时空变化特性和灰色神经网络的短时交通流预测模型。通过对道路短时交通流时间和空间特性的分析,将预测路段与相邻路段进行灰色关联度分析,深度挖掘道路交通流的空间信息,并利用灰色神经网络组合模型对预测路段进行短时交通流预测。以合肥市的道路实测数据进行实例分析,结果表明,相比单一时间序列预测模型,该方法有效提高了道路短时交通流的预测精度。