本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP和RBF組合算法短時(shí)交通流預(yù)測(cè)

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【摘要】：現(xiàn)代生活中交通問題成為人們生活中不能回避的問題。對(duì)于大多數(shù)人來說,交通條件的好壞直接影響著他們的生活質(zhì)量和幸福指數(shù)。在現(xiàn)代生活中,交通問題不僅困擾著生活在城市中的人們,甚至在一些城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村也出現(xiàn)了交通擁堵現(xiàn)象,交通系統(tǒng)正在面臨著越來越大的挑戰(zhàn),解決交通擁堵問題已經(jīng)迫在眉睫。智能交通作為改善交通的主要手段,在改善交通擁堵問題上起著至關(guān)重要的作用。道路交通的智能化和信息化是實(shí)現(xiàn)智能道路交通的重要環(huán)節(jié),能夠?yàn)閷?shí)時(shí)、準(zhǔn)確的交通流預(yù)測(cè)提供實(shí)際有效的信息來源,保證道路暢通。不確定性、隨機(jī)性和時(shí)變性是交通流的三大特性,這些特性為交通流預(yù)測(cè)帶來了極大的困難,因此,如何建立實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型成為當(dāng)前智能交通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文以貴陽市某路段采集的交通流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,去除晚上九點(diǎn)到次日上午六點(diǎn)的數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)成為改善交通的有用數(shù)據(jù)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流預(yù)測(cè)中都有很廣泛的應(yīng)用。在交通流預(yù)測(cè)中,為了更好的改善交通流的預(yù)測(cè)精度,本文使用了組合預(yù)測(cè)模型。采用了兩種方法改進(jìn)粒子群算法,通過改進(jìn)粒子群算法優(yōu)秀的全局搜索能力改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索范圍和RBF的收斂速度和精確度。將上述兩種改進(jìn)預(yù)測(cè)算法結(jié)合起來,形成組合預(yù)測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測(cè)不僅具有較好的預(yù)測(cè)能力,而且能夠有效的應(yīng)用到短時(shí)交通流預(yù)測(cè)中。
【關(guān)鍵詞】：短時(shí)交通流預(yù)測(cè) 組合預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491.14
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-18
• 1.1 課題背景及意義6-7
• 1.2 智能交通系統(tǒng)概述7-12
• 1.2.1 智能交通系統(tǒng)的發(fā)展8-11
• 1.2.2 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)在智能交通系統(tǒng)中的作用11-12
• 1.3 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究動(dòng)態(tài)12-14
• 1.4 論文思路與研究?jī)?nèi)容14-18
• 1.4.1 論文研究思路14-15
• 1.4.2 論文研究?jī)?nèi)容15-18
• 第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論18-28
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念18-21
• 2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型21
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)輸入輸出21-22
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型22-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 改進(jìn)PSO優(yōu)化BP和RBF算法28-38
• 3.1 粒子群算法基本原理28-30
• 3.2 改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-33
• 3.2.1 改進(jìn)粒子群算法原理30-32
• 3.2.2 改進(jìn)PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 3.3 改進(jìn)粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-36
• 3.3.1 最近鄰聚類算法33-34
• 3.3.2 改進(jìn)粒子群原理34-35
• 3.3.3 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化RBF的算法描述如下35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于改進(jìn)PSO優(yōu)化BP和RBF組合算法短時(shí)交通流預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)38-44
• 4.1 基于改進(jìn)PSO優(yōu)化BP和RBF組合學(xué)習(xí)算法38
• 4.2 數(shù)據(jù)采集38-39
• 4.3 仿真結(jié)果39-42
• 4.4 本章小結(jié)42-44
• 結(jié)論與展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果50-52
• 致謝52-54

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：560601