m0_63457159的博客

短期交通流量预测对于城市交通管理、道路规划和出行服务具有重要意义，它能够为决策者提供及时准确的信息，帮助缓解交通拥堵，提高道路使用效率。本研究旨在评估八种单一神经网络在短期交通流量预测中的性能。采用平均RMSE（均方根误差）和平均ElapsedTime（运行时间）作为评价指标，对BP、RBF、WNN、LSTM、NARX、GRU、CNN和DNN八种神经网络进行了对比。结果表明，RBF、WNN和LSTM在预测精度上表现较好，但LSTM计算效率较低；BP神经网络在计算效率上最优，但预测精度较低。为提升预测性能，建议对高精度模型进行参数优化，并探索模型融合技术。未来研究可探索新型神经网络架构，并考虑外部影响因素以丰富数据维度。

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