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本发明公开了一种基于神经网络的车辆通过交叉口行程时间的预测方法，属于智能交通系统领域，主要解决车辆在交叉口拥堵的情况和交通信号灯的影响下，实现对车辆通过交叉口时间的准确预测。所述方法步骤如下：(1)城市道路划分；(2)交叉口数据收集；(3)数据处理；(4)通过BP神经网络，将处理后的数据输入进行模型的迭代学习并得出交通参数和行程时间的关系从而达到预测时间的目的。本发明充分考虑了交叉口的复杂情况，利用神经网络模型的优势，预测出车辆通过交叉口的行程时间，可以为驾驶者后续的行驶路线选择提供可靠信息。
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