基于神经网络及关联性修正的交通异常预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于神经网络及关联性修正的交通异常预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.11MB</p>
<p>总页数：8页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于神经网络及关联性修正的交通异常预测研究》旨在利用神经网络技术提升交通异常检测的准确性。研究引入了关联性修正机制，以解决传统方法在处理复杂交通场景时的不足。通过分析历史交通数据与实时信息，模型能够识别出潜在的异常事件，如交通事故或拥堵情况。该方法不仅提高了预测的灵敏度，还增强了对多因素影响的适应能力。研究成果可为智能交通系统提供有力支持，有助于优化交通管理与调度策略，提升城市交通运行效率。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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