摘要：ITS中的一个重要研究领域就是交通流的诱导,而为了要正确地诱导交通流,就需要对交通流的状况进行实时分析和预测.本文运用计算机科学领域中的数据挖掘技术,提出了一个城市区域交通流分析预测模型.通过模型中的预测级神经网络、决策树约束集、关联规则约束集和修正级神经网络,全面地考虑了区域内交通流本身与其它动态、静态指标对未来交通流状况的影响,因而具有较高的正确率.

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