为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞，提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法．首先采用BP神经网络与自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法分别建立单项预测子模型，再以BP神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器，建立组合预测模型，对单项预测子模型的预测值进行融合，由此得到最终的预测结果．通过MATLAB与SPSS平台对实测交通流量数据进行了仿真分析，结果表明，该种组合预测方法是切实可行的．

【预测模型】 BP神经网络短时交通流预测【含Matlab源码 687期】.zip

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针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度，预测性能提高了18.01%，是一种有效的交通流预测方法。

为减轻日益严重的交通拥堵问题，实现智能交通管控，给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据，设计了基于长短时记忆神经网络（LSTM）和BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法.挖掘已知交通流数据的特征因子，建立时间序列预测模型框架，借助Matlab完成从数据的处理到模型的仿真，实现基于LSTM-BP的短时交通流精确预测.通过与LSTM\BP\WNN三种预测网络模型的对比，结果表明LSTM-BP预测的时间序列具有较高的精度和稳定性.该模型的搭建，可对交通分布的预测、交通方式的划分、实时交通流的分配提供依据和参考.

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基于花授粉算法和神经网络的短时交通流预测研究.docx

短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键，但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高,并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。因此，讨论了用随机森林模型对短时交通流进行预测，该模型具有比单棵树更强的泛化能力，参数调节方便，计算高效，且稳定性好。观察交通流数据在较长时间跨度上的变化后，提取出主要特征变量构造输入空间，对模型进行训练后，在测试集上的预测准确率约为94%。与目前广泛使用的支持向量机模型进行对比分析，结果显示随机森林预测不仅准确率稍好于支持向量机，而且在效率、易用性及未来应用的扩展上都要优于支持向量机。

基于差分数据图和深度学习的短时交通流预测.pdf