基于bp神经网络的高速公路车流量预测研究

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1、基于BP神（申请管理学硕士学位论文）经网络的高速公路基于BP神经网络的高速公路车流车流量量预测研究预测研究凌智培养单位：管理学院学科专业：管理科学与工程研究生：凌智指导教师：李柯教授武汉理工2013年05月15日大学万方数据分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目基于BP神经网络的高速公路车流量预测研究英文FreewayTrafficPredictionBasedOnBPNeuralNetwork题目研究生姓名凌智姓名李柯职称教授学位博士指导教师单位名称武汉理工大邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称管理科学与工程论文提交日期2014.4.1

2、1论文答辩日期2013.5.20学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年5月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本文所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的

3、复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期万方数据摘要随着我国改革开放不断深入，人们客运和货运需求不断上升，对建成的高速公路的通行能力提出了更高的要求，考虑环境和成本费用等问题，盲目的扩建高速公路是不可取的，高速公路的建设应该从一味的量增转变到合理规划、有效益的增长上来，

4、这样可以减少不必要的投资。因此就要求企业对原有建成的高速公路车流量进行准确的预测，把预测结果作为交通规划决策的依据和企业未来收益预测的依据。高速公路车流量的预测属于一种长期车流量预测，而且容易受社会环境各方面的影响，为了提升预测的准确性，必须选择一种对环境适应性更强的预测模型。神经网络模型不仅具有实行大规模的并行处理的优点，可以在同时分析大量相关因素的情况下保证系统能以更快的速度输出可靠结果，还具有非线性映射特性，这就大大增强了神经网络模型适应环境的能力。因此，运用神经网络模型可以对高速公路车流量进行比较准确的预测。本文对现阶段高速公路车流量预测方法进行

5、了系统的梳理，总结不同预测模型存在的优缺点，构建了基于BP神经网络高速公路车流量预测模型，结合高速公路车流量数据的特点，对高速公路车流量样本数据预处理方法和BP神经网络预测模型的激励函数进行了改进，确定了预测模型中各参数的初始值的方法，同时提出了新建或改扩建高速公路对预测项目影响的定量化方法，从而结合影响程度定量化的结果对神经网络模型的预测值进行改进，提高了预测结果的精度。本文研究的主要结论有：第一，相比于其它预测模型，神经网络拥有更多的优势，它可以融合定性和定量两类数据，并且拥有很好的容错性和鲁棒性，能对非线性函数有很强的映射能力，最后保证系统的大规模

6、并行处理能力，提高输出结果的速度和准确性。第二，BP网络模型的结构设计和各参数选取尽量避免模型自身的缺陷，并结合所要研究的预测项目特点进行细致的分析。第三，路网中如果有新建或者改建高速公路，就会改变原来的路网结构，对原有的高速公路就会产生很大的影响，转移一部分原来公路上的车流量，这会使预测模型的预测结果出现偏差，因此为了增加预测结果的准确性，必须对新建或改建高速公路的影响程度定量化进行相应的研究。关键词：BP神经网络，高速公路车流量，预测方法，网络结构I万方数据AbstractWiththedeepeningofChina'sreformandopeni

7、ngup,peoplearerisingpassengerandcargodemand,thecapacityofthehighwaybuiltonraisedhigherrequirementsforenvironmentalandcostissues,theblindexpansionofthehighwayisnotdesirable,high-speedhighwayconstructionshouldblindlyincreaseinvolumefromthetransitiontorationalplanning,cost-effective

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