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文献综述
一、 选题的意义及目的自古至今，交通是一个国家发展的一个重要基石。
在我国，伴随着经济社会的发展，我国的交通水平不断提高。
在高速公路方面，我国的高速公路路网规模不断扩大，范围不断延伸，高速公路里程也达到了世界第一的水平。
但是在中国的人口和汽车保有量增多的情况下，有些问题开始显现，比如拥堵问题，某些固定的收费站点或者节假日车流量增多，尤其是春运时候，都会引起长时间大规模的拥堵，高速的便利性并没有得到体现。
在硬件设施不能在短期内改善的情况下，通过技术手段优化和完善高速公路交通控制与管理就成为一项有效的措施。
对一些交通节点和路段的交通状况特征进行研究，建立确实可信的预测和预警系统有助于解决高速公路拥堵问题。
二、 国内外研究现状 在高速公路交通流量预测这方面，国内外的研究方法主要包括BP神经网络，卷积神经网络，LSTM模型，时间序列分析等。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
张浩[1]以衡大高速为研究对象，提出基于Ｇ Ａ－ Ｂ Ｐ神经网络的衡大高速日交通流量预测方法，他通过阈值方法对微波车检器教据进行预处理， 根据ＧＡ－ Ｂ Ｐ 神经网络算法建立了交通流量预测糢型，并通过计算机仿真验证对比预测结果和实际流量数据，其预测结果精度高，可满足日常交通管理需求，为交通管理提供了有效的技术支撑。
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