基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容，而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题。因此，能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关键问题。根据交通流的特性，分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因，提出相应的处理方法，并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模。该系统采用C#并结合Matlab进行开发，通过Elman神经网络算法实现流量的预测，并采用图表的方式直观地显示预测结果。应用结果表明：该方法可以有效地对交通流量进行预测，且预测精度可以满足实际交通诱导的需要。