摘要
随着城市化进程的加速和交通运输需求的不断增长，城市交通拥堵问题日益严峻。
准确预测短时交通流并进行合理的路径规划，对于缓解交通拥堵、提高道路通行效率具有重要意义。
本文首先介绍了短时交通流预测和路径规划的研究背景和意义，概述了常用的预测方法和规划算法。
然后，重点阐述了基于小波神经网络的短时交通流预测模型，包括数据预处理、特征提取、模型构建和参数优化等方面。
接着，分析了基于GIS的路径规划算法，包括Dijkstra算法、A算法等，并探讨了路径规划的影响因素。
最后，对基于小波神经网络和GIS的短时交通流预测及路径规划的未来发展趋势进行了展望。
关键词：短时交通流预测；路径规划；小波神经网络；GIS；智能交通系统
1.1短时交通流预测短时交通流预测是指利用历史交通流数据、实时交通状态信息以及其他相关因素，对未来几分钟到几小时内的交通流量进行预测。
准确的短时交通流预测可以为交通管理者提供决策依据，为出行者提供路线guidance，对于缓解交通拥堵、提高道路利用率具有重要意义。
1.2路径规划路径规划是指在给定的交通网络中，根据用户的出发地、目的地以及其他约束条件，寻找一条满足用户需求的最优路径。
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