所有作者：范加冬 张令刚
作者单位：中国矿业大学土木工程系
论文摘要：传统交通量预测方法存在一定的局限性，主要体现在无法合理地利用各影响因素对交通量的影响。若考虑各因素的影响，则不能对未来交通量预测；若忽略各因素的影响，则仅能用时间预测，常常误差较大。针对以上传统算法的局限性，采用BP神经网络与曲线回归耦合算法，用BP神经网络对历史数据训练，利用曲线回归对各因素待测年份之值预测，将各因素的预测值带入已训练好的BP神经网络中，即可得到未来交通量的预测值。通过对徐州解放路交通量实例预测，并和仅用BP神经网络、仅用曲线回归预测效果进行误差对比分析，结果显示此算法有较高的准确率。
关键词： 传统算法 BP神经网络 曲线回归 实例预测 对比分析
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