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基于混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-09-28 12:47
  隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城市化水平的提高,交通運(yùn)輸已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈。當(dāng)前,城市交通運(yùn)輸出現(xiàn)不同程度的擁堵現(xiàn)象,導(dǎo)致交通路網(wǎng)中車輛行駛速度降低,增加行駛車輛的排隊(duì)時(shí)間,提高人們的出行成本。鑒于此,以計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)的智能交通系統(tǒng)在城市交通管理工作中發(fā)揮著重要的作用,為交通管理決策提供科學(xué)的理論指導(dǎo)和技術(shù)支持。智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵是交通誘導(dǎo)和交通控制,交通誘導(dǎo)實(shí)現(xiàn)的前提是預(yù)測(cè)道路的交通狀況。通過建立適用性、準(zhǔn)確性較強(qiáng)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型,可以幫助相關(guān)部門做好交通誘導(dǎo)工作,從而改進(jìn)該地區(qū)的交通狀況。本文結(jié)合混沌理論、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及改進(jìn)的雞群算法對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)進(jìn)行深入研究,主要開展工作如下:(1)為提高算法的收斂速度和預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,對(duì)修復(fù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪處理。通過C-C法計(jì)算時(shí)間延遲τ以及嵌入維數(shù)m兩個(gè)因子,使用小數(shù)據(jù)量法計(jì)算出李雅普諾夫指數(shù),依據(jù)該指數(shù)大于零判定交通流數(shù)據(jù)具有混沌特性,從而滿足短時(shí)交通流預(yù)測(cè)的前提。(2)使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型,運(yùn)用改進(jìn)的雞群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和平移伸縮因子兩個(gè)參數(shù),構(gòu)建基于改進(jìn)雞群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型。最后,... 

【文章來源】:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】:63 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究


圖1.1交通流預(yù)測(cè)模型??(1)基于智能理論預(yù)測(cè)模型??,

基于混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究


圖1.2論文技術(shù)路線圖??7??

基于混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究


圖2.?1小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??信息的向前傳播與誤差的向后傳播組成了小波祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩部分學(xué)習(xí)過程

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3411928

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