本科毕设论文-—基于概率神经网络的道路拥堵判别.doc

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1、五邑大学本科毕业设计基于概率神经网络的道路拥堵判别摘要近年来，交通拥堵严重不仅给人们的日常生活带来诸多的不便，甚至成为了经济发展的阻碍因素。本文针对道路拥堵判别这种非线性分类问题，提出了基于概率神经网络的道路拥堵判别方法。充分结合概率神经网络的理论知识，以前一时刻与后一时刻的交通量q、速度v和车辆占有率作为概率神经网络的输入量，通过样本数据对概率神经网络的训练，可以分析在输入量因素的影响下道路的畅通情况，最后用样本数据进行了仿真实验，得到的结果令人满意。关键词城市交通；道路拥堵；概率神经网络；测试数据；仿真研究III五邑大学本科毕业设计AbstractInrecentyear

2、s,trafficcongestionhasnotonlybroughtinconveniencetopeople’sdailylife,butalsohasbecomeafactorhinderingeconomicdevelopment.Aimingattheproblemofnonlinearclassificationintrafficcongestionjudgment,amethodbasedonprobabilisticneuralnetwork(PNN)isproposed.Combinedthetheoryofprobabilisticneuralnetwo

3、rk,speed,trafficvolumeandoccupationratioofapreviousmomentandthelatermomentaretakenasinputs.Simulationresearchiscarriedoutwiththesampledata,theresultissatisfying.KeywordsurbantrafficroadcongestionprobabilisticneuralnetworktestdatasimulationstudyIII五邑大学本科毕业设计目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题背景11.2研究

4、的目的和意义11.3国内外文献综述21.4本文的主要内容3第2章概率神经网络原理42.1概率神经网络模型42.2概率神经网络的网络结构62.3概率神经网络的训练62.4概率神经网络的优点72.5本章小结8第3章MATLAB神经网络工具箱的使用93.1引言93.2神经网络工具箱下的系统建立与仿真93.2.1使用神经网络工具箱的命令行方式建立93.2.2使用神经网络工具箱的图形用户界面建立103.3本章小结14第4章基于概率神经网络的拥堵判别设计与仿真154.1道路拥堵判别的系统154.1.1概率神经网络输入变量的选择154.1.2概率神经网络的训练数据和测试数据154.1.3基

5、于概率神经网络的拥堵判别系统建立174.2概率神经网络的拥堵判别仿真174.3MATLAB程序及仿真结果174.3.1MATLAB程序174.3.2仿真过程数据214.3.3仿真结果274.4本章小结27结论28参考文献29致谢30III五邑大学本科毕业设计第1章绪论1.1课题背景随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，汽车逐渐成为了许多市民出行首选的交通工具，并以倍数增长的速度进入千家万户。然而，由于汽车拥有量不断增加，人们出行频率不断地提高，道路的通行能力不足以满足人们的日常出行需要，由此引发了各种各样的交通问题，而交通拥堵就是最为常见的一种交通问题。从小的方面来看，交通

6、拥堵会导致车辆延误、行驶时间延长，影响着人们的日常生活；从大的方面来看，交通拥堵会使空气污染加重、燃油能耗增大，同时交通拥堵还会影响经济活动的进行，最终成为制约经济发展的重要因素之一，阻碍经济发展。对于交通拥堵这个问题，主要是由外部因素和内部因素两种影响因素导致的。外部因素是国内经济的高速发展，汽车拥有量的剧增；而内部因素则是车辆的日益增长速度与城市的道路发展落后之间的不协调。针对交通拥堵的情况，我们常常会通过浮动车法等传统方法来分析连续时间和空间内速度与密度的比例分布，以此来确定道路的拥堵情况。但是，这种方法在运行时间延误的情况下是有它的局限性的，所以单纯使用传统的检测方法

7、得到的结果并不理想。近年来，仿真建模方法进入了我们的视线。利用算法分析数据，能够有效评估判别道路的拥堵情况，得到的结果也是比较合理准确的。面对交通拥堵这个严峻的挑战，我们急需一种能够判别道路拥堵与否的方法，对城市大大小小的道路进行检测，从而保证时效性和准确性地检测出道路拥堵的情况，进而由交通管理部门对拥堵情况采取适当的交通措施，降低交通拥堵发生的频率，尽可能提高道路的通行能力，保证城市道路的畅通。本文综合考虑道路拥堵的实际情况，提出了基于概率神经网络的道路拥堵判别方法。根据历史的交通数据对概率神经网络进