基于bp神经网络的快速路小时交通量预测本科设计

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1、五邑大学本科毕业设计基于BP神经网络的快速路小时交通量预测摘要快速路高效运行是解决城市交通拥堵问题的关键所在，城市ITS的应用提高了城市路网使用效率以及发挥环路运营管理的使用功效，准确的快速路交通量预测数据为城市ITS提供数据基础。本设计应用BP神经网络对快速路小时交通量进行预测，通过确定BP神经网络的结构和采用MATLAB神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型，把已知的历史交通量数据作为输入、输出训练的样本集，依据已知数据和实际输出间的误差，用学习系统来调节系统参数提高预测的精度，然后使用MATLAB对仿真程序进行仿真得出结

2、果，仿真结果表明BP神经网络对交通量进行预测效果很好。关键词：快速路；交通量预测；BP神经网络；仿真33五邑大学本科毕业设计AbstractTheefficiencyofexpresswayisthekeytosolvetheproblemoftheurbantrafficcongestion.Moreover,TheapplicationofITSdevelopstheefficiencyoftheurbanexpresswaynetworkandgivesscopetothepotentialoftheloop’soper

3、ationmanagement,theITSdataisbasedontheaccurateforecastfiguresofexpresswaytrafficflow.Inthisdesign,BPneuralnetworkisusedtopredictthetrafficvolumeofexpressway,bydeterminingthestructureoftheBPneuralnetworkandadoptingMATLABneuralnetworktoolboxfunctiontocreateaneuralnetw

4、orkpredictionmodel,useknownhistoricaltrafficdataasthesamplesetofinputandoutputtraining.Anduselearningsystemtoadjustthesystemparameterstoimprovethepredictionaccuracyaccordingtotheerrorbetweentheknowndataandtheactualoutput.ThenuseMATLABsimulationprogramforthesimulatio

5、nresults,thesimulationresultsshowthattheBPneuralnetworktoforecastthetrafficvolumeeffectisverygood.Keywords:expressway;trafficforecast;BPneuralnetwork;simulation33五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研究目的和意义11.3国内外文献综述21.4论文的主要内容3第2章交通量预测42.1交通量42.1.1交通量概述42.1.2

6、交通流量特性42.2交通流量预测研究现状52.3交通流量预测方法62.4本章小结6第3章BP神经网络73.1人工神经网络基本知识73.2BP神经网络83.2.1BP神经网络概述83.2.2BP神经网络学习算法93.2.3BP神经网络算法改进113.3本章小结11第4章基于BP神经网络的快速路小时交通量预测与仿真134.1BP神经网络在交通信息预测中的应用134.2基于BP神经网络的快速路小时交通量预测134.3仿真研究164.3.1四输入法仿真结果164.3.2五输入法仿真结果224.4本章小结27结论28参考文献29致谢30

7、附录3133五邑大学本科毕业设计第1章绪论1.1课题背景交通系统是承载城市社会经济活动的基础设施，随着我国经济资源的迅速发展，加快了城市之间的经济快速流转，在不同的城市之间物质等各方面资源在不断的调动。改革开放以来城镇化的快速发展，机动车保有量激增使得城市交通需求快速增长，发展带来巨大财富的同时城市交通的供需矛盾日趋激化，这直接导致在我国多数城市引发一系列交通问题如道路拥堵、环境严重污染、交通事故频发等，严重影响着社会及经济的正常发展，研究新的交通管理系统和改善基础交通设施刻不容缓。世界各国都投入大量的人力物力去开发新的交通管

8、理系统和不断改善各种对交通的控制管理。相继研发出了许多不同的交通控制手段和系统，智能交通运输系统(IntelligentTransportationSystem，简称ITS)的提出为解决交通问题、缓解交通拥挤和减少交通事故发挥了巨大的作用。快速路作为连接城市与城市、城市与地区