本文關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高速公路交通流預(yù)測(cè)的研究

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【摘要】：交通流分析和預(yù)測(cè)不僅是智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容,也是監(jiān)控信息服務(wù)、交通控制與誘導(dǎo)的重要基礎(chǔ)。本文以交通流和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),重點(diǎn)討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高速公路交通流預(yù)測(cè)的兩種函數(shù)模型,即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要研究?jī)?nèi)容如下：1、通過(guò)對(duì)交通流和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和研究,提出了高速公路交通流的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方案,分析了高速公路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過(guò)程和預(yù)測(cè)性能。同時(shí),針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)模型的誤差過(guò)大、無(wú)法收斂問(wèn)題,采用附加動(dòng)量和自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率的方式對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。2、以遼寧高速阜營(yíng)段的實(shí)際交通流數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的比較,從系統(tǒng)穩(wěn)定性、學(xué)習(xí)效率和預(yù)測(cè)精度等方面分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)在高速公路交通流預(yù)測(cè)上各自的優(yōu)勢(shì)和不足。3、總體來(lái)說(shuō),標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果較差,無(wú)法達(dá)到設(shè)計(jì)要求。但改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)高速公路交通流預(yù)測(cè)的效果基本符合實(shí)際交通誘導(dǎo)的需求。預(yù)測(cè)精度方面,小波網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；系統(tǒng)穩(wěn)定性方面,BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于小波網(wǎng)絡(luò)。
【關(guān)鍵詞】：高速公路 交通流預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 選題背景9
• 1.2 理論意義和應(yīng)用價(jià)值9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-12
• 1.4 論文的內(nèi)容安排12-14
• 第2章 交通流理論14-20
• 2.1 交通流參數(shù)14-16
• 2.1.1 流量14
• 2.1.2 速度14-15
• 2.1.3 交通密度15-16
• 2.2 交通流基本參數(shù)模型16-17
• 2.2.1 車速與密度模型16
• 2.2.2 流量與交通密度模型16-17
• 2.2.3 速度與流量模型17
• 2.3 高速公路動(dòng)態(tài)交通模型17-20
• 2.3.1 動(dòng)態(tài)交通密度模型18
• 2.3.2 動(dòng)態(tài)速度模型18-19
• 2.3.3 動(dòng)態(tài)流量模型19-20
• 第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論20-32
• 3.1 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理20-21
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理21-23
• 3.2.1 人工神經(jīng)元21-22
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?/span>22
• 3.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練22-23
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23-27
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的算法24-25
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程25
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)25-27
• 3.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-32
• 3.4.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理27-29
• 3.4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)步驟29-31
• 3.4.3 小波函數(shù)的選擇31-32
• 第4章 高速公路交通流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型32-45
• 4.1 監(jiān)測(cè)路段的原始模型32
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)32-35
• 4.2.1 輸入層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)32-33
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)33-35
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真流程圖35-37
• 4.4 仿真預(yù)測(cè)與分析37-45
• 4.4.1 樣本數(shù)據(jù)歸一化處理38-39
• 4.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練39-41
• 4.4.3 交通流的預(yù)測(cè)41-45
• 第5章 總結(jié)45-46
• 參考文獻(xiàn)46-48
• 致謝48

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本文編號(hào)：580490