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城市交通控制和誘導系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System， ITS）的組成部分，而交通流預測特別是短時交通流預測是城市交通控制與交通誘導系統(tǒng)的基礎(chǔ)。由于缺乏交通量預測所需歷史數(shù)據(jù)以及判斷影響交通量生成與增長因素的準確性不夠，致使道路交通量的預測結(jié)果與實際值產(chǎn)生了較大差異。論述了灰色模型（Gray Model， GM）以及多Agent理論在交通量智能預測中的方法和應(yīng)用技術(shù)。該方法利用多Agent間的相互通信、協(xié)作功能以及灰色模型的累加生成手段和微分方程描述，在一定預測時段內(nèi)保證了預測數(shù)據(jù)良好的準確性和實用性。
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