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城市交通控制和誘導(dǎo)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(yù)測(cè)特別是短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是城市交通控制與交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。由于缺乏交通量預(yù)測(cè)所需歷史數(shù)據(jù)以及判斷影響交通量生成與增長(zhǎng)因素的準(zhǔn)確性不夠，致使道路交通量的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)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(yù)測(cè)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(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)保證了預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)良好的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
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