基于bp神经网络的高速公路短时交通流预测

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1、基于BP神经网络的高速公路短时交通流预测　　摘要：以高速公路交通流预测为研究对象，简化了高速公路宏观动态交通流模型，利用Matlab神经网络工具建立模型并进行网络训练与预测。对嘉兴站附近高速公路交通流数据进行了采集、建模和预测。从预测结果中得知，基于BP神经网络交通流预测模型具有很高的可靠度，该简化的交通流模型更为简练，预测结果亦可以点带面地面描述该站点一定空间及时间范围内的交通流情况。　　关键词：高速公路；交通流预测；BP神经网络　　中图分类号：TP393.0文献标识码：A文章编号：2095-2163（2015）04-　　HighwayDynamicTrafficFlowPrediction

2、basedonBPNeuralNetwork　　DAIHongbo，ZENGXianhui　　（CollegeofInformationScienceandTechnology，DonghuaUniversity，Shanghai201620，China）　　Abstract：ThispapertakeshighwaytrafficfIowpredictionasobjectofstudy，simplifiesthehighwaymacroscopicdynamictrafficflowmodelandestablishesaBPneuralnetworkmodeltotrainandpred

3、ictbasedonMatlabneuralnetworktoolbox.ItmodelsandpredictsrealdatacollectionfromtrafficflownearbyJiaXing10station.Fromthepredictedresults，thisBPneuralnetworkmodelisprovedtobehighlyreliable.Itcarriesoutthatthesimplifiedmodeloftrafficflowismoreconcise，predictionscanalsodescribeacertainspaceandtimeofthes

4、ite’strafficsituationthroughapointtoanarea.　　Keywords：Highway；TrafficFlowPrediction；BPNeuralNetwork　　0引言　　随着社会经济的发展和私家车保有量的逐年递增，出行车辆日渐增多，随之而来的交通拥堵，交通事故等问题即已成为困扰社情民生的重大事件。智能交通系统作为这一状况的有效解决手段，也已吸引了时下众多专家的关注和重视[1]，其中的短时交通流则是交通控制、车辆导航等领域亟待解决的热点课题。近些年，鉴于神经网络具有的表示任意非线性关系和学习的能力，为此展开了基于人工神经网络预测模型的大量研究，且均已取得

5、了令人满意的预测效果[2]。通过对各个模型的分析，指出了神经网络在智能交通领域的工具性应用潜力，而且在实时交通预测中，神经网络要比其它方法更具不可比拟的优越性。　　1建立流量预测模型　　短时段交通流预测是指预测尺度不超过十五分钟的交通流[3]。交通流是由数以万计的出行者群体行为生成的，具有高度的时变性、非线性和不确定性。但就道路上某一特定观测点来说，对于短时段交通流，随着观测尺度的缩短，交通流受随机因素影响较大，其统计行为不是定常、周期或准周期的，多是表现为纯随机行为。10　　在交通流量预测研究中，MarkosPapageorgiou提出了一个比较有代表性的高速公路交通流宏观流体模型[4-5]

6、，其中主要描述了高速公路的交通流量、速度以及交通密度之间的相互关系，以此来反应交通流随道路空间的分布以及随时间变化的规律，从而准确描述短时间内的交通流的真实行为。　　以交通流宏观流体模型为基础，本文提出了一个简化的交通流预测模型，如图1所示。该模型参考了对短时间交通流预测的思想，实现对高速公路站点短时间交通流预测。　　图1交通流预测模型　　Fig.1Trafficflowforecastingmodel　　在对高速交通网络中的站点进行实时预测时，路网中当前和过去若干时段内的交通流信息是实时预测的数据基础。因此首先必须采集实时交通数据，建立得到动态的交通数据库。在数据处理分析时，结合上述交通流模

7、型，通过一定的数据挖掘方法分析得到有效的数据。如模型中指出，站点上的交通流量与本站点前后若干个时段的交通流量有着必然的关联，同时在预测站点路段的交通情况时，该站点上下游路段交通情况也是一个关键因素。这样便可以利用预测站点前几个时段的交通流量数据以及上下游站点交通流量数据来预测特定站点交通流量，上述简化的交通流预测模型所要阐述的基本概念就在这。　　设站点（代号为15，下同）为要预测的路段，为预测路段