技术总结
本发明提出了一种道路拥堵情况分析方法，用于分析下一时刻的道路拥堵情况，具体包括：建立道路拥堵预测模型，所述道路拥堵预测模型是融合了BP神经网络模型和SVM(支持向量机)模型相融合的模型；采集交通流量数据并进行数据预处理；将交通流量数据输入道路拥堵预测模型，得到预测的道路拥堵情况：首先分别通过BP神经网络模型和SVM(支持向量机)模型预测交通拥堵情况；然后将上述两个模型的输出结果加权求平均值，作为最终的结果。本发明可以利用当前时刻相关的交通流量以及历史时刻相关交通流量，采用改进的神经网络模型进行交通流量的预测，提高了预测的效率和准确性。
技术研发人员：黄诗平
受保护的技术使用者：广州市科恩电脑有限公司
文档号码：201611110033
技术研发日：2016.12.06
技术公布日：2017.05.31