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文檔簡介
1、隨著我國經(jīng)濟的增長和城市化進展,交通擁堵、交通事故頻發(fā)、尾氣污染等交通問題已經(jīng)成為當今社會普遍關(guān)注的焦點。實時而準確的短時交通流量預(yù)測可以為城市交通誘導(dǎo)和控制提供數(shù)據(jù)支持,是解決多種交通問題的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。本文在對短時交通流量預(yù)測問題分析與總結(jié)的基礎(chǔ)上,對短時交通流量數(shù)據(jù)的去噪處理與預(yù)測問題進行了分析與研究。
本文首先分析了交通流預(yù)測的基本概念和交通流的特性,并建立了短時交通流量預(yù)測的性能指標。為了提高采集到的交通流量數(shù)據(jù)的準確
2、性和精度,采用了拉格朗日插值定理對錯誤數(shù)據(jù)和丟失數(shù)據(jù)進行了插值處理,然后根據(jù)幾種小波母函數(shù)的特點,選取db5小波對交通流量數(shù)據(jù)做3層分解,并進行數(shù)據(jù)去噪處理。為了提高預(yù)測精度和算法的收斂速度,在進行預(yù)測前,還對數(shù)據(jù)進行了歸一化處理。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法各自在應(yīng)用上的缺陷,用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。在預(yù)測仿真階段,分別采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始數(shù)據(jù)和小波去噪數(shù)據(jù)進行了預(yù)測,并對各組的預(yù)測結(jié)
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