神经网络应用于高速公路交通流预测的研究

发布时间：2017-07-27 08:17

  本文关键词：神经网络应用于高速公路交通流预测的研究

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【摘要】：交通流分析和预测不仅是智能交通系统的核心内容,也是监控信息服务、交通控制与诱导的重要基础。本文以交通流和神经网络理论为基础,重点讨论了神经网络应用于高速公路交通流预测的两种函数模型,即BP神经网络和小波神经网络。主要研究内容如下：1、通过对交通流和神经网络的学习和研究,提出了高速公路交通流的BP神经网络和小波神经网络的预测方案,分析了高速公路神经网络的建模过程和预测性能。同时,针对标准BP网络模型的误差过大、无法收敛问题,采用附加动量和自适应调节学习率的方式对BP网络进行改进。2、以辽宁高速阜营段的实际交通流数据为样本进行预测仿真。通过对预测数据的比较,从系统稳定性、学习效率和预测精度等方面分析了BP神经网络和小波神经在高速公路交通流预测上各自的优势和不足。3、总体来说,标准的BP神经网络预测效果较差,无法达到设计要求。但改进后的BP神经网络和小波神经网络模型对高速公路交通流预测的效果基本符合实际交通诱导的需求。预测精度方面,小波网络优于BP神经网络；系统稳定性方面,BP网络优于小波网络。
【关键词】：高速公路 交通流预测 BP神经网络 小波神经网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 选题背景9
• 1.2 理论意义和应用价值9-10
• 1.3 国内外研究现状及发展趋势10-12
• 1.4 论文的内容安排12-14
• 第2章 交通流理论14-20
• 2.1 交通流参数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 交通流基本参数模型16-17
• 2.2.1 车速与密度模型16
• 2.2.2 流量与交通密度模型16-17
• 2.2.3 速度与流量模型17
• 2.3 高速公路动态交通模型17-20
• 2.3.1 动态交通密度模型18
• 2.3.2 动态速度模型18-19
• 2.3.3 动态流量模型19-20
• 第3章 人工神经网络理论20-32
• 3.1 生物神经网络的原理20-21
• 3.2 人工神经网络的原理21-23
• 3.2.1 人工神经元21-22
• 3.2.2 人工神经网络的拓扑22
• 3.2.3 人工神经网络的训练22-23
• 3.3 BP神经网络模型23-27
• 3.3.1 BP神经网络训练的算法24-25
• 3.3.2 BP神经网络训练的过程25
• 3.3.3 BP神经网络的改进25-27
• 3.4 小波神经网络27-32
• 3.4.1 小波神经网络基本原理27-29
• 3.4.2 小波神经网络实现步骤29-31
• 3.4.3 小波函数的选择31-32
• 第4章 高速公路交通流的神经网络模型32-45
• 4.1 监测路段的原始模型32
• 4.2 神经网络的结构设计32-35
• 4.2.1 输入层节点和输出层节点的设计32-33
• 4.2.2 网络设计33-35
• 4.3 神经网络的仿真流程图35-37
• 4.4 仿真预测与分析37-45
• 4.4.1 样本数据归一化处理38-39
• 4.4.2 神经网络的训练39-41
• 4.4.3 交通流的预测41-45
• 第5章 总结45-46
• 参考文献46-48
• 致谢48

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本文编号：580490