基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通量預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及智能運(yùn)輸系統(tǒng)（ITS）的快速發(fā)展，交通規(guī)劃與交通誘導(dǎo)已成為交通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，而交通量的準(zhǔn)確預(yù)測是它們實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)，因此對于交通量的預(yù)測越來越受到人們的重視。 本文的主要工作是把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法等先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于交通量的預(yù)測當(dāng)中，為豐富交通量的預(yù)測方法做出有益的嘗試。全文的主要內(nèi)容如下： （1）介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展?fàn)顩r，研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及相關(guān)理論，著重分析與研

2、究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和算法。 （2）總結(jié)了長期交通量和短時(shí)交通量常用的預(yù)測方法，分析了它們的預(yù)測機(jī)理與不足；提出了BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于交通量預(yù)測的算法流程，著重研究了基于BP網(wǎng)絡(luò)的長期交通量和短時(shí)交通量的具體預(yù)測方法。 （3）詳細(xì)地研究了BP網(wǎng)絡(luò)交通量預(yù)測模型的建模過程，討論了BP網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目的選擇、數(shù)據(jù)的預(yù)處理等問題；針對BP算法易陷入局部極小、收斂速度慢等不足，提出了改進(jìn)措施。在此基礎(chǔ)上，分別建立了長期交通量和