一、基本信息
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
文档格式：pdf格式
文档大小：1.11MB
总页数：8页
二、简介
《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。
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