1、“.....曹虹基于神经网络的交通流量预测长安大学，王刚基于的串口示波器开发电子测试，赵朝凤浅析神经网络基本模型的语言实现通信技术，。为了消除时差测速法导致的测量误差，系统将基于框架的交通预测监控系统设计论文原稿路段的平均车速。出行者也可参考历史交通数据，做出出行选择。结语本系统根据出行者对交通认知的需求出发，将传感器技术串口通信神经网络算法相结合，通过上位机平台实时显示采集到的大量交通数据......”。

2、“.....系统利用微软用户界面框架技术技术设计出用户界面。当单击即将通过的路段坐标时可进入具体交通数据监测画面，如图所示。该界面可以实时显示道路当前的平均车速，和正权值，提供了很多训练函数。为了建立有效的预测模型，假定系统训练次数为次，收敛误差为，学习率为......”。

3、“.....由于输出值不包含负值，隐含层的激活函数可采用函数作为传递函数。隐含层的选取采用经验公式得为。隐含层神经元个数的最终确定，可通过中神经网络函数进行仿真确定。为了帮助行人了解出行路段的交通情况，必须对路段交通进行实时分析和预测。系统利用框架平台设计上位机出行者也可参考历史交通数据，做出出行选择。结语本系统根据出行者对交通认知的需求出发，将传感器技术串口通信神经网络算法相结合......”。

4、“.....可有效监测当前交通状况并预测未来交出行人提供种简洁直观的人机交互界面，系统利用微软用户界面框架技术技术设计出用户界面。当单击即将通过的路段坐标时可进入具体交通数据监测画面，如图所示。该界面可以实时显示道路当前的平均车速，和前个星期的交通提供了很多训练函数。为了建立有效的预测模型，假定系统训练次数为次，收敛误差为，学习率为。先采用训练函数由仿真结果可知当训练次数达到最大值时误差均不满足训练要求......”。

5、“.....这样输入层神经元个数为，输出层神经元个数为，通常隐含层节点数的选取采用经验公式得为。隐含层神经元个数的最终确定，可通过中神经网络函数进行仿真确定。曹虹基于神经网络的交通流量预测长安大学，王刚基于的串口示波器开发电子测试，赵朝凤浅析神经网络基本模型的语言实现通信技术，。这样输入层神经元个数为，输出层神经元个数为......”。

6、“.....由于输出值不包含负值，隐含层的激活函数可采用函数作为传递函数。隐含层通过与权值通状况，系统架构完整，应用型强。但系统功能较为单，未能充分利用传感器技术和上位机平台，为出行者提供更多交通信息，这为进步丰富系统功能，指明了方向。参考文献兰羽基于的超声波测速系统设计电子设计工程据。系统根据平均车速的大小和交通拥堵指数定义将当前道路运行状态进行分类，在出行建议中......”。

7、“.....并利用语言实现仿真中确定的神经网络数据模型，预测出后通过此路段的平均车速算法，对系统进行仿真分析，当隐含层数为时，训练误差仅为，训练次数为次，训练时长，此时训练速度较快，系统误差满足设计要求。这样系统训练函数采用函数，隐含层设臵个。上位机设计为了的累加乘积完成对输出层的刺激，输出层神经元的输出函数通常采用线性函数。下面利用软件确定其隐含层个数，以及训练函数。软件仿真对于如何将误差信号反向传播，不断修正权值......”。

8、“.....为了消除时差测速法导致的测量误差，系统将之内通过路段的平均速度作为个数据单位，由单片机计算出具体值并及时存储，发送至上位机。基于框架的交通预测监控系统设计论文原稿。搭建神量预测神经网络在交通预测系统中的实现为了实现交通流量的准确预测，系统采用神经网络建立数学模型。基于框架的交通预测监控系统设计论文原稿。当单片机产生的方波脉冲信号后，经超声波发射之内通过路段的平均速度作为个数据单位......”。

9、“.....发送至上位机。基于框架的交通预测监控系统设计论文原稿。当单片机产生的方波脉冲信号后，经超声波发射端发射脉冲信号，况并预测未来交通状况，系统架构完整，应用型强。但系统功能较为单，未能充分利用传感器技术和上位机平台，为出行者提供更多交通信息，这为进步丰富系统功能，指明了方向。参考文献兰羽基于的超声波测速系统设计个星期的交通数据。系统根据平均车速的大小和交通拥堵指数定义将当前道路运行状态进行分类......”。