神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市交通流預(yù)測模型中應(yīng)用的研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)是利用最尖端的電子信息通信技術(shù)，形成人員、公路和車輛三位一體的新公路交通系統(tǒng)的總稱(包括駕駛?cè)藛T和管理者)。交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域當中一項重要的研究內(nèi)容，而交通流量預(yù)測問題則是交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的核心問題，因此，如何能夠?qū)崟r準確的預(yù)測交通流量成為誘導(dǎo)系統(tǒng)是否能夠有效實現(xiàn)的關(guān)鍵問題。 首先，本文寫作的目的在于研究如何在智能交通領(lǐng)域中的交通流量預(yù)測這一重要方向發(fā)展已有的智能預(yù)測方法，提出新的理論以及將相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、理論應(yīng)用于具體實例中去的問題。因為交通流量預(yù)測具有高度的非線性的特點，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性問題的特征符合，這樣的選擇使得研究討論的交通流量預(yù)測模型具有較為廣泛的應(yīng)用價值。選取特定幾種常見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行了計算機仿真，比較仿真結(jié)果，得出相關(guān)結(jié)論。 其次，本文中仿真工具采用的是一臺PentiumIV1.7G/256M內(nèi)存的配置計算機和在自動化領(lǐng)域中被廣泛采用的MATLAB，版本為2006a，選取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為BP，高階

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于研究的時間有限，選取范圍不允許過大，因此上述常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來仿真。 然后，對交通流量預(yù)測進行了仿真，在仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時間較為迅速但準確度不高，將現(xiàn)在比較常用的遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習之后，在精度和預(yù)測時間上有所提高，取得的效果令人比較滿意。高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所用的神經(jīng)元是智能神經(jīng)元，在預(yù)測時具有很強優(yōu)勢，在預(yù)測時間和精度上面要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且在高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習過程中也同樣利