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摘要
目前高速公路拥堵状况发生频率越来越高，为给驾驶者提供便利的出行路径，减缓道路交通拥堵状态，以流量统计为基础，设计了基于改进遗传算法的高速公路交通拥堵状况预测模型。利用固定与移动检测技术采集流量、密度以及速度等宏观交通流量数据，针对冗余数据、缺失数据以及错误数据等异常类参数，采取不同的识别与处理方法，得到有效且完整的流量数据；利用反向传播神经网络与支持向量机回归网络改进遗传算法，建立两个子预测模型；通过加权处理两个模型权重构建混合预测模型，根据子预测模型拥堵预测偏差，结合最优权值组合策略修正混合预测模型的权值系数。实验结果表明，设计模型能划分目标高速公路的交通拥堵状况等级，可依据流量、速度以及占有率等数据预测拥堵状况，且模型预测精度较高，具有理想的预测有效性与准确性。
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