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面向CPS的短时交通流预测模型与算法研究
一、引言
随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加,城市交通问题日益突出。为了有效解决交通拥堵、提高交通效率,智能交通系统(CPS,Cyber-PhysicalSystem)的研发与应用显得尤为重要。其中,短时交通流预测作为CPS的核心技术之一,对于交通管理、路径规划、智能驾驶等具有重要意义。本文旨在研究面向CPS的短时交通流预测模型与算法,以期为提高城市交通效率和智能水平提供技术支持。
二、研究背景与意义
短时交通流预测是指根据历史交通流数据、实时交通信息以及相关影响因素,预测未来短时间内交通流的变化趋势。这一技术在城市交通管理中具有广泛的应用前景。
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