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基于小波神经网络时间序列的短时交通流量预测的设计
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摘要
目前，交通的整体发展规划和交通的诱导巳成为智能交通管理系统发展领域研究的热门话题，准确、可靠、实时的短时交通流量预测是其实现的前提和关键。人们生活质量的提高，对通畅、安全、便捷的交通通行有了更高的要求和依赖，促使不得不对短时交通流量预测进行持续的研究和设计。
由于短时交通流量有着高度的非线性、时变性和不确定性等特点，与时间密切相关，将此看作是时间序列的研究问题。因此，针对短时交通流量的特点，利用神经网络自学习、自适应的优点，选择小波神经网络模型进行短时交通流
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