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交通拥堵预测是解决交通拥堵问题的重要步骤之一.为缓解交通拥堵,选取速度这一参数建立交通拥堵预测模型.在对速度时间相关性和空间相关性分析的基础上,提出了基于时空特性和径向基神经网络的速度预测多点模型.将预测结果与决策阈值相比较,粗略地判定拥堵等级,并运用模糊算法对速度和拥堵程度进行量化,建立相应的模糊规则体系,并应用模糊逻辑推理得到定量的拥堵度指标.结合实例进行仿真和分析,与基于单一时间序列的预测方法相比较,基于时空特性的预测方法的平均绝对相对误差由7.45%下降到了3.61%,有效地提高了速度预测精度,基于速度的拥堵预测模型的识别准确率较高.利用模糊算法评判拥堵程度,可得到量化的拥堵度指标,使拥堵程度一目了然. 相似文献
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