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文檔簡介
1、 智能交通系統(tǒng)(ITS)是目前緩解城市交通壓力、減少環(huán)境污染的一種有效、新型的方法。交通流量預測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,其中短時交通流量預測是交通流量預測中主要的研究內(nèi)容,及時獲取短時交通流量預測的信息有助于保障交叉路口的暢通。因此如何獲取準確的短時交通流量預測信息是保證交通有效運行的關(guān)鍵。
根據(jù)城市路況交通流量高度的非線性和不確定性等特點以及以往交通流量預測的方法,本文在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上建立了基于 BP 神經(jīng)
2、網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預測模型,通過仿真實驗驗證了梯度下降法的不足,使用 LM 學習算法作為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練算法,并通過仿真實例驗證了該算法的可行性。
為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因初始參數(shù)選取不當而造成易陷入局部極小點的缺點,將智能優(yōu)化算法引入到優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)中,分別介紹了粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的基本原理以及它們的改進算法,并利用這些智能算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,在此基礎(chǔ)上分別建立了基于PSO-
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