中文摘要：

为了在预测中体现短时交通流序列的变化趋势,提高预测精度,对短时交通流序列变化特征进行研究,将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,并运用转折突变法求解变化趋势参数。将变化趋势参数作为一个输入变量,建立径向基(RBF)神经网络预测模型。选取实际交通流序列,计算其变化趋势参数,并对交通量进行预测。研究结果表明:预测结果的最大相对误差为5.72%,小于未引入变化趋势参数预测的最大相对误差;提出的变化趋势参数能体现交通流变化趋势,引入该参数能提高预测精度,该预测方法可行。