1.引言

当前的中国社会正在处于高速的发展阶段，尤其是城市道路建设以及交通的发展正处于迅猛高速的成长阶段。随着人民生活质量的提高以及人均GDP的不断增长，城市中尤其是大城市，如：北京，上海，广州等，的机动车数量在大幅度增加、膨胀，以至于给城市交通造成了很大的压力，为市民的出行造成了不便。比如，生活在首都北京，如果在上下班高峰时期出行，本可以以小客车平均时速60km/h的速度1小时到达的地方，需要近3个小时才能到达。据北京市公安局公安交通管理局统计数据显示，截止到2010年底，本市机动车保有量为480.9万辆，比2009年增加79.0万辆，上升19.7%。与2000年底比较，10年来机动车保有量增加了323.1万辆。

截止到2010年底，本市机动车驾驶员为625.3万人，比20 09年增加56万人，上升9.8%。与2000年底比较，10年来驾驶员保有量增加了359.2万人。

针对目前种种交通拥塞问题，提前预测交通流量走势可有效预知某地区某路段的来某一时间段内的交通流走势，通过对未来交通流量的预测可以提前提供预测数据于有计划出行的市民中，让这些市民可根据得到的预测数据对自己的出行计划重新进行评估和准备，优化自己的出行路线和时间，最后可选择最优路径和时间去达自己的目的地。

神经网络方法正是可以得到预测数据的较理想的方法，通过大量交通流量的统计数据作为神经网络的训练集，较长时间和较大规模地对交通流量神经网络进行训练，可以得到相对可靠和准确的预测方法，在实际应用中可以对不同时间阶段的道路交通情况进行预测，提供有效的预测数据给需要的人们，让大家的生活更加便利和高效。……