一、基本信息
文档名称：基于ELMAN网络的交通流量差值预测模型
文档格式：pdf格式
文档大小：0.27MB
总页数：3页
二、简介
《基于ELMAN网络的交通流量差值预测模型》是一种利用ELMAN神经网络进行交通流量变化预测的方法。该模型通过分析历史交通流量数据，提取其中的动态特征，从而预测未来一段时间内的流量变化情况。ELMAN网络具有记忆能力，能够处理时间序列数据，提高预测精度。该模型在实际交通管理中具有广泛应用价值，有助于优化交通信号控制和缓解交通拥堵。研究结果表明，该模型在预测交通流量差值方面具有较高的准确性和稳定性，为智能交通系统提供了有力支持。
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