摘要：为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型，利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上，考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最小点的特点，通过在线调整学习率及引进动量法对其进行改进，得出基于ARIMA与改进的高阶神经网络的组合预测模型，试验表明预测的交通流量满足自适应信号控制系统实时在线多频优化的时间及精度要求．

关键词：流量预测 高阶神经网络 自适应信号控制系统 arima模型 

单位：吉林大学交通学院; 长春130025