基于灰色系统和神经网络的实时交通量预测组合模型研究

发布时间：2017-10-30 15:28

  本文关键词：基于灰色系统和神经网络的实时交通量预测组合模型研究

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【摘要】：介绍了将灰色系统理论和人工神经网络模型作为预测工具所具有的优缺点,建立了单一的GM(1,1)灰色系统模型。对传统的BP神经网络模型进行改进,在权值函数中加入一个动量因子作为阻尼系数,可大幅降低其容易陷入局部极小值的可能性。同时对学习率加以改进,使其能进行自我调节,于是构建了单一的BP神经网络模型。将单一的灰色模型和BP网络模型进行有机融合,得到了灰色系统—神经网络的组合模型。为验证这3种模型的预测效果,选取某一高速公路路段的单向交通量数据,通过Matlab软件编程进行拟合和预测,发现所建的组合模型综合预测效果最佳。
【作者单位】： 福建工程学院土木工程学院;
【关键词】： 高速公路 交通量预测 灰色系统 神经网络 组合模型
【基金】：福建省自然科学基金,项目编号2011J05120 福建省教育厅教育科研项目,项目编号JA13214
【分类号】：U491.14
【正文快照】： ATIS(先进的出行者信息系统)是ITS(智能交通系统)的重要组成部分,给出行者提供实时准确的交通信息则是ATIS需解决的一个重要课题。目前对交通量进行预测的模型较多,如灰色系统模型、神经网络模型、遗传算法、模糊理论等,每种单一的模型都有其优缺点,难以达到良好的综合效果。

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