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基于优化的BP神经网络的短时交通流预测算法研究

发布时间:2017-08-19 22:17

  本文关键词:基于优化的BP神经网络的短时交通流预测算法研究


  更多相关文章: BP神经网络 遗传算法 思维进化算法 短时交通流预测


【摘要】:在日益繁忙的工作生活中,交通出行占据的重要地位已经日益凸显。减缓交通拥堵,提高路网的使用效率,尽最大可能减少交通事故的发生概率,已经成为各个国家共识。路网交通流预测算法的进一步研究及应用,已经作为解决上述一系列问题的一个有效处理方案,在智能交通系统(Intelligent Transport Systems,ITS)扮演着日益重要的角色。本论文基于BP神经网络建立了城市短时交通流预测模型,分别用遗传算法和思维进化算法进行了优化。不同于遗传算法,思维进化算法采用“群体寻优”取代了“个体寻优”,使用“趋同”和“异化”操作取代了遗传算法中的“交叉”和“变异”操作。思维进化算法优化的BP神经网络算法,首先产生初始种群,然后采用思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值。当训练结束后,评价训练结果,若不满足条件,再重新采用思维进化算法进行优化操作。本文分别分析了三种模型的构建原理,最后用实际交通数据对三种模型进行了仿真,将仿真结果进行比较。实验测试结果证实,当进行短时路网交通流预测研究时,采用基于思维进化算法来优化的BP神经网络时的算法,能够获得比较高精度的预测值。
【关键词】:BP神经网络 遗传算法 思维进化算法 短时交通流预测
【学位授予单位】:青岛大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.14;TP183
【目录】:
  • 摘要2-3
  • abstract3-6
  • 第一章 绪论6-14
  • 1.1 课题研究的背景与意义6
  • 1.2 智能交通系统6-8
  • 1.2.1 先进出行者信息系统7-8
  • 1.2.2 先进的交通管理系统8
  • 1.3 交通诱导系统8-10
  • 1.4 短时交通流预测的研究10-13
  • 1.4.1 国内外交通研究现状10-11
  • 1.4.2 短时交通流预测算法研究11-13
  • 1.5 论文研究的内容及目标13-14
  • 第二章 人工神经网络分析14-22
  • 2.1 神经网络的概念14-16
  • 2.1.1 生物神经元的结构与功能14
  • 2.1.2 神经网络的特点14-15
  • 2.1.3 几种常用的神经网络算法结构15-16
  • 2.2 BP神经网络16-20
  • 2.2.1 BP神经网络模型16-19
  • 2.2.2 BP神经网络的优缺点分析19-20
  • 2.3 本章小结20-22
  • 第三章 进化算法分析22-30
  • 3.1 遗传算法22-25
  • 3.1.1 遗传算法的工作原理22-24
  • 3.1.2 遗传算法的优缺点分析24-25
  • 3.2 思维进化算法25-29
  • 3.2.1 思维进化算法概述25-26
  • 3.2.2 思维进化算法的实现26-28
  • 3.2.3 思维进化算法与遗传算法对比28-29
  • 3.3 本章小结29-30
  • 第四章 进化算法优化BP神经网络建模及MATLAB仿真分析30-42
  • 4.1 混沌时间序列的BP神经网络建模30-32
  • 4.2 GA优化BP神经网络建模分析32-35
  • 4.3 MEA优化BP神经网络建模分析35-37
  • 4.4 MATLAB仿真分析37-40
  • 4.4.1 交通流量数据采集37
  • 4.4.2 计算机仿真37-40
  • 4.5 本章小结40-42
  • 结论与展望42-44
  • 参考文献44-50
  • 攻读学位期间研究成果50-52
  • 致谢52-53

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本文编号:703254

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