2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、交通系統(tǒng)是支持社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和“循環(huán)系統(tǒng)”,在社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中占有重要的地位。交通問題解決的好與壞,直接影響著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與人民生活質(zhì)量的提高。及時、準(zhǔn)確的交通流預(yù)測是實現(xiàn)交通流控制與誘導(dǎo)的基礎(chǔ)性問題,隨著預(yù)測時間跨度的縮短,交通流顯示出來的非線性、時變性、不確定性越來越強(qiáng),歷史平均模型、時間序列模型、卡爾曼濾波模型、非參數(shù)回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、組合預(yù)測模型等這些傳統(tǒng)預(yù)測模型的預(yù)測效果和預(yù)測精度不甚理想。本文利用Lagrang

2、e支持向量回歸機(jī)算法提出了一種預(yù)測模型,通過仿真試驗并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的對比,顯示出該方法具有預(yù)測精度高、速度快的優(yōu)勢。
  第一章主要介紹我國城市交通發(fā)展的狀況及其問題對策、智能交通系統(tǒng)的內(nèi)容及關(guān)鍵問題和本論文的研究目的、意義。
  第二章主要闡述交通流的理論相關(guān)知識、當(dāng)前常用的交通流量預(yù)測方法。
  第三章研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,然后研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法以及改進(jìn)算法,最后建立預(yù)

3、測模型。
  第四章研究Lagrange支持向量回歸機(jī)預(yù)測模型,介紹支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)——統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論、支持向量機(jī)標(biāo)準(zhǔn)算法,將其推廣到Lagrange支持向量回歸機(jī)算法并建立預(yù)測模型,最后對Lagrange支持向量回歸機(jī)算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行較全面系統(tǒng)地對比。
  第五章進(jìn)行仿真試驗,本文給出了一種構(gòu)造時間序列數(shù)據(jù)集的方法,通過Matlab實現(xiàn)仿真試驗,顯示出了Lagrange支持向量回歸機(jī)預(yù)測模型較好的預(yù)測效果。

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