摘要：提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型。首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测。现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果。

关键词：智能运输系统 交通拥挤预测 bp神经网络 移动检测技术 短期交通预测 

单位：华南理工大学土木与交通学院 广东广州510640