为提升公路网交通需求预测的准确性,为优化公路网布局、提升公路交通服务水平提供科学依据,本文在乡村振兴背景下提出公路网交通需求预测方法研究.首先,依据乡村振兴战略规划,界定公路网交通需求预测的空间与时间范围,为后续预测提供清晰的基础框架.其次,在界定范围内,利用传感器采集多维度的交通数据并做出预处理,获取更全面、更准确的交通信息.最后,构建神经网络模型,将预处理后的交通数据作为输入量,通过模型的迭代学习,输出交通需求预测结果.实验结果表明,该方法应用后,在全日各个时段内的交通需求预测值与实际值之间的拟合程度极高,能准确地捕捉交通需求的变化趋势,具有较高的预测精度和稳定性.
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