云模型的交通流預測在智能旅游系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著云模型（定性概念與定量數(shù)值之間進行轉換的模型）的出現(xiàn)與發(fā)展，其已廣泛應用于圖形處理，智能交通，數(shù)據(jù)挖掘，智能旅游等研究領域。而旅游業(yè)如火如荼的發(fā)展給道路交通造成了很大的難題，如何將交通與旅游緊密結合，是本文的目標和方向。
　　一方面，本文提出了一個基于云模型的短時交通流預測模型，采用實時的歷史數(shù)據(jù)作為實驗的樣本數(shù)據(jù)，將預測結果同實時數(shù)據(jù)進行擬合，基于云模型的交通流的預測結果的平均誤差為4.8％，此結果驗證了云模型進行交通流預測

2、的有效性。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡用來進行短時交通流預測，其預測結果的平均誤差為15.4%?？梢姡鄬τ谏窠?jīng)網(wǎng)絡預測結果而言，云模型的預測結果具有更高的精度。基于此，根據(jù)短時交通流的預測結果，采用二維云模型實現(xiàn)制定了道路交叉口的信號控制器，并將優(yōu)化后的道路交叉口交通燈的等待時間動態(tài)顯示到地圖上。
　　另一方面，將云模型的短時交通流預測模型以及交叉口信號優(yōu)化的模型應用到本文所設計的一個智能旅游系統(tǒng)中，該系統(tǒng)分別實現(xiàn)了地圖的放大、縮小、漫游、鷹