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Highway Traffic Flow Prediction Model Construction Based on the Gray Theory and BP Neural Network

灰色(单位) 人工神经网络 计算机科学 流量(计算机网络) 可靠性(半导体) 预测建模 运筹学 数据挖掘 人工智能 工程类 机器学习 计算机网络 量子力学 医学 物理 放射科 功率(物理)
作者
Zaiyang Jiang
出处
期刊:Computational Intelligence and Neuroscience [Hindawi Limited]
卷期号:2022: 1-5 被引量:3
标识
DOI:10.1155/2022/1120491
摘要

The short-term traffic flow prediction and modeling of highways are the core content and important foundation of highway management decision-making support systems. It is of great significance to improving the level of highway management. Based on the macrodynamic traffic flow model, this article establishes a method for establishing a highway traffic flow prediction model based on the BP neural network theory and gray theory. We collected and carry out modeling and prediction of highway traffic flow data near a certain station. It is learned from the prediction results that the traffic flow prediction model based on the BP neural network and gray theory has a high degree of reliability.
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