基于小波网络的交通预测和道路择优的研究

发布时间：2017-06-20 23:00

  本文关键词：基于小波网络的交通预测和道路择优的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着智能交通系统的快速发展,智能交通的实时、准确、高效的控制俨然已成为智能交通系统中的重要部分。交通流量预测作为智能交通系统的基础,可对交通诱导,道路拥堵预警以及最优路径的选择提供有效的参考数据。预测的精确性直接影响交通管理和控制的成效。同时,由于道路拥堵现象的存在,选择出合适的驾驶路径,节约驾驶时间也显得格外重要。目前,汽车导航越来越普及,但并不能为人类智能的选择出耗时最短的路径,因此,提供最优行驶路径对交通诱导意义重大。针对提高交通流量预测的准确性,本文对采集的原始交通流数据进行整理分析与判断后,在误差前向反馈算法以及神经网络遗传算法分析的基础上,确定了小波神经网络的结构。然后通过改进的三段式遗传算法对神经网络的权值进行初始化,并由遗传算法得出的最优个体解码作为小波神经的权值及因子,在此基础上构建出小波神经网络。最后利用建立的小波神经网络预测出交通流量值,并对预测误差进行分析,采用Dijkstra算法确定出用时最短的最优路径后,利用MFC对该模型进行软件实现。
【关键词】：智能交通 交通流量预测 小波神经网络 遗传算法 Dijkstra算法
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491;TP183
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究的背景和意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-18
• 1.2.1 交通流预测研究现状16-17
• 1.2.2 智能交通国内外研究现状17-18
• 1.3 论文主要研究内容18-19
• 第二章 BP神经网络的不足及改进方法19-29
• 2.1 神经网络发展历史及应用19-20
• 2.2 神经网络基础理论20-23
• 2.3 BP神经网络的改进方法23-28
• 2.3.1 BP神经网络结构及学习算法23-25
• 2.3.2 BP神经网络的不足25-26
• 2.3.3 BP神经网络的改进方法26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 改进小波网络预测模型研究29-48
• 3.1 遗传算法29-31
• 3.1.1 遗传算法的基本原理29-30
• 3.1.2 遗传算法的操作步骤30
• 3.1.3 遗传算法的特点30-31
• 3.2 小波网络31-33
• 3.2.1 小波函数31-32
• 3.2.2 小波神经网络32-33
• 3.2.3 小波网络与普通BP网络性能比较33
• 3.3 改进的遗传算法优化小波网络33-45
• 3.3.1 小波网络模型33-35
• 3.3.2 数据处理及网络结构确定35-41
• 3.3.3 三段式遗传进化算法优化网络权值和因子41-45
• 3.4 改进遗传算法优化过程比较分析45-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 优化的小波网络预测交通流的研究与应用48-68
• 4.1 优化的网络预测交通流仿真分析48-50
• 4.2 基于时间权重的道路择优50-62
• 4.2.1 道路择优的目标确定50-51
• 4.2.2 时间权重的计算方式确定51-54
• 4.2.3 基于预测的道路模型分析54-62
• 4.3 基于时间权重的路网道路选择62-65
• 4.3.1 基于预测时间权重模拟路网的确定62
• 4.3.2 Dijkstra算法选择最短路径62-65
• 4.4 基于预测算法的软件设计65-66
• 4.5 本章小结66-68
• 第五章 总结及展望68-70
• 5.1 总结68
• 5.2 展望68-70
• 参考文献70-73
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况73

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：467040