一、基本信息
文档名称：基于自适应模糊神经网络的交通流状态预测
文档格式：pdf格式
文档大小：0.16MB
总页数：4页
二、简介
《基于自适应模糊神经网络的交通流状态预测》是一篇探讨如何利用智能算法提升交通流预测精度的研究论文。该文提出一种结合自适应模糊逻辑与神经网络的混合模型，以应对交通流的非线性和不确定性问题。通过引入自适应机制，模型能够根据实时交通数据动态调整参数，提高预测的准确性和稳定性。研究结果表明，该方法在复杂交通环境下表现出优于传统方法的性能，为智能交通系统提供了新的技术思路。本文对交通管理、路径规划及城市规划等领域具有重要的参考价值。
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