近幾年來,隨著人們生活水平的不斷提高,購買汽車的人數(shù)日益增加,這使得道路交通變得越來越不堪重負(fù),由此引發(fā)了一系列的問題,比如:道路變得擁塞時(shí)常會(huì)堵車且易發(fā)生交通事故。為了緩解這類問題,人們開發(fā)了智能交通管理系統(tǒng)（ITS）,它是目前進(jìn)行交通控制及交通誘導(dǎo)的一種主要手段,一個(gè)好的智能交通管理系統(tǒng)能夠密切關(guān)注道路上的交通情況,讓交通運(yùn)輸效率盡可能最大化,以此緩解交通阻塞,提高道路車輛的通過能力,減少交通事故的產(chǎn)生,降低能源消耗以及減輕車輛增加所帶來的環(huán)境污染。其中,短時(shí)交通流量預(yù)測的準(zhǔn)確性決定了智能交通系統(tǒng)中交通控制及交通誘導(dǎo)功能的性能好壞,因此研究短時(shí)交通流量預(yù)測方法是非常有意義的。由于短時(shí)交通流量數(shù)據(jù)具有時(shí)變性、非線性等特點(diǎn),一般的預(yù)測方法很難對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測,因此本文根據(jù)短時(shí)交通流量本身的性質(zhì)并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的自適應(yīng)性及強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力的特點(diǎn),采用改進(jìn)后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)短時(shí)交通流量進(jìn)行預(yù)測。傳統(tǒng)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）采用梯度下降法來對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,而梯度下降法對(duì)于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值比較敏感,容易陷入局部最優(yōu),從而影響WNN網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果,因此本文提出了一種改進(jìn)人工魚群算法及粒子群... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

函數(shù)H1平均值進(jìn)化曲線

函數(shù)H2平均進(jìn)化曲線

函數(shù)H3平均進(jìn)化曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3422393