神经网络算法在公路运量预测中的应用 毕业设计

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1、四川理工学院毕业论文神经网络算法在公路运量预测中的应用学生：学号：08071030222专业：信息与计算科学班级：信计2008.2指导教师：四川理工学院理学院二OO一二年六月四川理工学院毕业设计（论文）任务书设计（论文）题目：神经网络在公路运量中的应用学院：理学院专业：信息与计算科学班级：2008级2班学号：08071030222学生：王军成指导教师：高媛媛接受任务时间2012年3月15日教研室主任（签名）　　二级学院院长（签名）1．毕业设计（论文）的主要内容及基本要求主要内容：利用BP神经网络和MATLAB工具箱建立网络，对公路运量

2、进行预测。基本要求：1.熟读参考文献2.掌握神经网络的基本理论和结构。3.能够利用MATLAB工具箱建立网络。2．指定查阅的主要参考文献及说明MATLAB在数学建模中的应用（卓金武主编）；它以数学建模为主，比较全面的讲解了神经网络以及MATLAB的相关知识。3．进度安排设计（论文）各阶段名称起止日期1确定论文题目，接受任务2012年3月15日2查阅文献资料，完成文献综述和开题报告2012年3月25日3完成论文初稿2012年5月12日4修改并完成论文直至定稿2012年5月23日5论文答辩2012年5月29日注：本表在学生接受任务时下达摘

3、要摘要采用BP神经网络建立公路运量组合预测的理论模型，灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能，有效克服传统的组合预测方法，在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足，并借助于先进的数学计算软件进行简单的编程大大降低模型的计算难度。实例证明该方法具有很高的预测精度。关键词：MATLAB；公路运量；预测；BP神经网络IABSTRACTAnewtheorymodelisbroughtforwardandbasedonBPneuralnetworkisusedinhighwayvolumecombinationfo

4、recasting.Thismodelflexiblyappliedthecapabilitythattheneuralnetworkcanfitanynon-linearfunctionbyself-adaptationandself-learning,avoidingtheshortageeffectivelythattraditionalcombinationforecastingmethodforcestherelationshipamongthedataonsomesortoffunctionintheapplication

5、.withthehelpofMATLAB,somesimpleprogramiscompiled.Itdeceasesthedifficultyofcalculation.Theexamplehasprovedthatthismethodhashighpredictionprecision.Keywords:BPneuralnetwork;volume;MATLAB;forecastI目录目录摘要IABSTRACTII目录III第一章前言1第二章人工神经网络及公路运量32.1人工神经网络32.1.1人工神经元32.2BP网络基本原理4

6、2.2.1原理42.2.2BP网络的主要功能62.2.3BP网络的算法62.3公路运量7第三章运用MATLAB建立模型预测公路运量93.1MATLAB工具箱93.1.1MATLAB工具箱的用途93.1.2MATLAB神经网络工具箱函数93.2运用BP网络建模103.2.1应用实例10第四章结论与总结114.1结论114.2总结12参考文献13致谢15附录16文献综述19III四川理工学院毕业论文第一章前言交通运输是一个国家重要的基础产业，对国民经济的发展存在着举足轻重的作用，同时对区域产业经济结构的发展也有着直接的影响。公路运输系统作

7、为交通运输系统的一个子系统，在交通运输系统中的主导作用也逐渐凸显。近年来，我国交通基础设施和运输装备都不断改善，为公路运输的快速发展创造了有利的条件①。在公路运输生产中，公路运量是反映交通运输业生产成果的重要指标，随着计算机技术和神经网络技术的日趋成熟，许多人都应用神经网络技术对货运量进行预测，一些人应用神经网络技术建立的公路运量组合预测模型具有着较高的预测精度②。反映公路产量的指标还有客货的周转量，它更能综合地反映公路运输部门为社会提供运输服务的能力，所以建立一个较好预测系统对公路网规划、建设和管理都具有指导意义③。人工神经网络(A

8、rtificialNeuralNetworks)理论是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术，也就是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛的互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统