發(fā)布時間：2018-04-30 12:15

  本文選題：高速公路流量預(yù)測 + 布谷鳥搜索算法　； 參考：《公路》2017年05期

【摘要】：隨著高速公路交通控制和出行誘導需求的日益增加,對高速公路交通流量的預(yù)測提出了更高的要求。為了提高預(yù)測的精度,提出了改進的布谷鳥搜索(cuckoo search,CS)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路流量預(yù)測模型(Weighted value of T dynamic disturbance CS-BP,WTCS-BP)。利用高速觀測站的信息采集系統(tǒng)收集車流量信息;離散為時間序列,構(gòu)建學習樣本;利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的樣本進行訓練,并采用改進的CS算法對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化;建立高速公路交通流量的預(yù)測模型。最后通過仿真實驗進行測試。結(jié)果表明,該模型的擬合度較其他對比模型更接近實際流量。提高了預(yù)測的準確性,對高速公路出行起到有效的指導作用。
[Abstract]:With the increasing demand for expressway traffic control and travel guidance, higher requirements are put forward for the prediction of expressway traffic flow. In order to improve the accuracy of prediction, an improved cuckoo search algorithm is proposed to optimize the traffic prediction model of expressway based on BP neural network (BP neural network). The information collection system of high speed observation station is used to collect traffic flow information; discrete time series is used to construct learning samples; BP neural network is used to train the collected samples, and the improved CS algorithm is used to optimize the network parameters. The prediction model of expressway traffic flow is established. Finally, the test is carried out by simulation experiment. The results show that the fitting degree of the model is closer to the actual flow than other contrast models. It improves the accuracy of prediction and plays an effective guiding role in expressway travel.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學四方學院計算機系;
【基金】：河北省科技支撐計劃項目,項目編號11213585
【分類號】：U491.14

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本文編號：1824519