道路交通流短时预测方法研究

由于交通流数据具有高度的复杂性和非线性特性,如何提高交通流预测的精度一直是智能交通系统研究的重要课题。本文在分析交通流预测的几种主要模型的基础上,提出了一种将混沌理论、神经网络和卡尔曼滤波技术组合的短时交通流预测方法,并论述了该预测方法的基本原理。