交通拥堵汽车流量准确预测仿真研究

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1、交通拥堵汽车流量准确预测仿真研究程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院摘要：交通拥堵汽车流量的准确预测，能够有效改善现有的道路网络的通行能力。对车流量的预测，需要利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集，给出模糊隶属度函数，完成交通拥堵汽车流量的预测。传统方法先选出相关性较高的道路断而，得到路网空间关系归一化约束矩阵，但忽略了给出交通隶属度函数，导致预测精度偏低。提出基干模糊神经网络的拥堵汽车流量预测方法。将神经网络和自适应卡尔曼滤波模型相结合，组建拥堵汽车流量预测模型，将任意时刻的交通流预测期望值作为模型的输入，将实际预测

2、误差作为模型的输出，利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集，给出模糊隶属度函数，将小波函数作为模糊推理系统的输入，利用神经网络实现模糊推理，借鉴遗传理论优化模糊神经网络，完成对拥堵汽车流量的预测。实验结果表明，所提方法预测精度较高，具有较高的预测准确性。关键词：模糊神经网络;短项交通流量;交通流量预测;作者简介：程山英（1979-），女（汉族），江西南昌人，硕士，讲师，研宂方向：智能交通。收稿日期：2017-04-25基金：江西省科技计划指导性项目（2015ZBAB201007）SimulationResearchonTraf

3、ficFlowForecastingofTrafficJamCHENGShan-yingCollegeofMathandComputeroftheJiangxiScience&TechnologyNormalUniversity:Abstract：Apredictionmethodofvehicleflowintrafficjambasedonfuzzyneuralnetworkisproposed.TheneuralnetworkiscombinedwithadaptiveKalmanfilteringmodeltobuild

4、predictionmodelofvehicleflowintrafficjamandthevalueofpredictiveexpectationeitanytimeistakenasinputofthemodel,then，theactualpredictiveencodingisregardedasoutputofthemodelandfuzzyinferencesystemisusedtodividetrafficflowintodifferentfuzzysets.Moreover,afuzzymembershipfu

5、nctionisgivenandthewaveletfunctionistakenasinputoffuzzyinferencesystem.Thus,theneuralnetworkisusedtorealizefuzzyinference.Finally,thegeneticoptimizationtheoryoffuzzyneuralnetworkisusedtocompletevehicleflowintrafficjam.Simulationresultshowsthattheproposedmethodhashigh

6、predictionaccuracy.Keyword：Fuzzyneuralnetwork;Shorttermtrafficflow;Trafficflowforecasting;Received：2017-04-251引言在国内，随着社会时代的快速发展，人们生活水平的日益提升，汽车拥有量正在成规模的扩大。与此同时，现有的路网通行能力已经难以满足交通工具需求的过快增加，最终异致交通问题的円渐严重。而有限的土地资源严重的制约了依靠通过扩大路网规模的方式来满足不断增长的交通需求。为了较好的缓解交通拥堵、解决由于汽车尾气排放而带来的环

7、境问题，需要改善现有的道路M络的通行能力，需要对交通流预测方法进行研究。交通流预测方法是依据多种交通流获取手段动态地得到道路网上部分时间段的道路交通流数据，从而对未来任意时间段任意道路的交通流数据做出实时预测。但是当前大多数的交通流预测方法预测的交通流和实际观测的交通流差异较大，致使其对拥堵汽车流量的预测陷入了瓶颈。在这种情况下，拥堵汽车流量预测成为了制约智能交通领域发展的一个重要因素，引起了很多专家和学者的重视［7］。目前，有关多拥堵汽车流量预测方法的研究有很多，其相对研究也出现丫一定的成果。文献［8］提出一种基于改进人工蜂群

8、的拥堵汽车流量预测方法。该方法先利用人工蜂群理论确定网络隐含层的中心值以及隐含层单元数，组建拥堵汽车流量预测模型，给出拥堵汽车流量预测适应度函数，利用该函数完成对拥堵汽车流量预测。该方法预测效率较高，但是采用当前方法进行拥堵汽车流量预测时，预测的交通流和实际观测