硕士论文-广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用

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1、作为智能交通系统的重］机动性的最佳途径。交通莎流量是城市道路交通状况的-于影响交通流量的因素众多:困难。神经网络技术由于其较女Kie矽iWnoirndgsaf13gnoatrleilltehlhC^o(fffgiecrpelroawlFiQyneiehjTg生r&广义木ResearchofGeAsanimp0:rtantasPtr•1gf10wgu•1dance•1sc0ns•1deredasan0pb•11•1ty■Theessent•1aTraff•1cF10wGu■1dancc■1nf0rmt•10n,Traff•1cf0w•1s•1mP0r作者郑重声明：本工作及取得研究

2、成果。丿外，论文中不包含其他/i引言i.i选题背景和研究意交通运输业的发展水平韦一方面促进了物资交流和丿方面也带来了许多弊端，华和交通事故频繁发生正越来i用效率，解决交通拥挤和3广义木预测的路段增多时，求解更加复行计算为求解大规模计算问;格昂贵，因此，网络并行计算/是通过高速信息网络，充分利行计算具有投资少，见效快，或商业计算的主流方案。使用乡用、特别是昂贵并行计算机平:格大幅度下降，其性能价格于空闲状态，因此开发PC机一岀于交通实时控制系纟预测模型用于交通流量预/自回归模型（AR）、滑z鹏1轍因素都较为简单,易于实时更新数据，便于大史的不确定性与非线性，无法缩短，这些模型的预

3、测精度:一种改良的具有变型参数广义木络很难收敛。为了克服传统神经经网络建立交通流预测模型数目，从而提高神经网络的信戈有关学者提出了广义神经网?的简单神经元，还可以是具:的（多输入/多输出）神经:过定的学习规则在一类或几类r义神经网络处理函数的基础上建起广义神经网络模型，建立】算集群不断出现，很多性育到网络范围的限制，且一舟格计算技术为我们提供了-径，本文在传统的PC集君网络的收敛速度。同时在网;个很好的借鉴。综上所述，神经网络由-术，然而由于在预测之前需禹精度的提咼，神经网络的训纟第二章基于广义神经网络白的基本理论，在此基础上，提H的广义神经网络，根据相关性蛙市路网交通预测模型

4、，最后给出第三章并行计算的基本理-概念及PC集群并行计算。第四章广义神经网络的并:上，设计了一种广义神经网络（节点间的信息交互，同时分朮2基于广义神经网络的1作为智能交通系统（IT和机动性的最佳途径。交通诱了许多短时交通流预测方法。确定的数学模型的方法和无电变性和非线性的特点，很难纟度慢、精度低、适应性差、5gBBWW删动FigInet广义彳经网络信息存储能力，有关学:可以是传统神经网络中的简单木由一个神经网络抽象成的（多车基础构建的。本章在传统BP冇Sigmoid函数构造了一申神经网络在收敛速度、预测精保在进行交通流量预测时，彳通流量有着必然的联系。由于个连续时段的交通流量作

5、为神陰倉层峯爰坯的输入固:.2,...,P1）处理单元（神经万元只是将输入值转入相邻的连并根据转移函数计算输出应起来，其值是随各处理单万含层和输出层。4）阈值：t为恒值或可变值。5）转老为输出的处理单元。误差逆传播（BP）神纟广义:式2・1中，国，为输层赣的个数。转移函娄为：一X),则隐含层单亍(—'n廿卩°同理，输屆单元的输》k=1，2,.・・，^j:f占希div寸;-_1一葩）］由上面四式可以得出：A八=Or/•2.1.3BP神经网络的改进学习速度缓慢并常出现平€分析，人们已经认识到学习速茂的样本对训练时，样本对的修j削弱，从而使学习的误差函数佳函数停在一个局部极小而非全尿

6、为避免平台现象，可以采丿MB上一项正比于前次加权变化量的,r，小很难收敛。为了增加了网络的彳经网络建立交通流预测模型【目。为了提高神经网络信息石络的神经元不仅可以是传经能神经元，以及由一个木叙眞有信息存储能力，并万数的神经元。传统智能神经离可调参数的sigmoid鲫舷威的向量，）,广义的增加输入向量的维数，大刁将智能神经元的构造中，将神纟为奇数），构造了新型的智能彳^2?K中（,二嗨舖经觅可调銅歯爲育<命输入梯稱2・3所示:XA=厂“(y)对矩阵工的行列式提取公（旳另修伽趣伽鳞广义:Fig.:戒甘算的隐倉坤盥她dIfc珈迸髄过上述方2-3父通流量预测模型智能交通系统(ITS)工

7、作［16］：(1)取得路I未来若干时段内路网各交叉口;球定位技术实现车辆定位以及整个诱导过程不断滚动循环进;行驶路径优化是在时变朋元组成的广义神经网络实现了Figfor广义2・4实验结果一1利用广义神经网络预嘯j化；第二步为广义神经网銘甘测。具体的交通流量预测瘻歩数搦：憾—砖O1由于交通流量的数值较大化或等比变换。通过这些变换敛速度。交通流量预测软件由四彳块、交通流量预测模块和误差我们利用大连市自适应交:干时段内的交通信息。从中选算）内的交通数据，所研究路■!a1netw广义交通流量，虚线是