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时间:2019-03-08
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1、万方数据论文题目:粒子群算法研究及其在交通流预测优化中的应用作者姓名:专业名称:指导教师:王红玉论文提交日期:论文答辩日期:授予学位日期:入学时间:2Q兰曼生窆旦研究方向:职称:万方数据REASEARCHOFPARTICLESWARMOPTIMlZATIONALGORITHMANDITSAPPLICATlONlNTRAFFlCFLOWPREDICTIONADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTERoFPHILoSOPHYfromShandongUniversityo
2、fScienceandTechnologyWangHongyuSupervisor:ProfessorHuaRongCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2014万方数据_=岳严明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文,除了所列参考文献和公认的文献外,全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名:日AFFIRMATIoNIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsforthe
3、awardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge·Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:万方数据山东科技人学坝Ij学位论文摘要随着计算机技术的发展,其应用在各个社会领域和工程领域不断扩展。城市交通是关系一个国家兴旺发达的重要因素,更与人们的日常生活
4、息息相关。随着城市的发展,城市道路交通状况越来越严峻,我们急需实用且效果良好的交通控制系统来缓解交通压力。要实现对道路交通流进行实时的控制和诱导,其前提和关键就是能够实时、准确地预测未来的交通流量。本文针对交通流预测的实际应用问题展开研究。首先介绍了本论文研究工作的背景和意义,明确了本论文的研究目的。接着对本论文用到的理论知识进行了梳理和分析,主要包括交通流方面的理论知识,并对现有的国内外技术现状进行了分析和总结。随后,分析了两个改进的粒子群算法,将粒子群算法和混沌运动具有遍历性的特性结合起来,提出了一种基于自适应混沌搜索的粒子群优化算法。然后,提出种群的多个子
5、种群协同进化的粒子群算法,最终达到整体寻优的效果。在这部分内容中,对算法的思想,算法设计,各子种群采用的不同搜索策略都给出了详细的描述。并且将该粒子群算法结合神经网络,提出了基于多粒子群一神经网络的交通流预测方法。最后对本论文主要的研究工作进行了仿真实验研究,并对实验结果进行了分析和对比。实验结果表明,本论文提出的算法和模型都具有一定的改进效果。关键字:粒子群算法,多种群,协同进化,交通流预测万方数据山东科技人学硕.I:学位论文ABSTRACTWiththedevelopmentofcomputertechnology,itsapplicationhasexpa
6、ndedinvarioussocialfieldsandengineeringfields.Citytrafficisanimportantfactorfortheprosperityofanation,butalsocloselylinkedwithpeople’Sdailylife.Withthedevelopmentofthecity,cityroadtra衢csituationbecomesmoreandmoreseriousandSOweareinurgentneedofpracticalandeffectivetrafficcontrolsystem
7、toalleviatetrafficpressure.InordertorealizetheIrafhcflowinrealtimecontrolandinduced,thepremiseandthekeyiStobeabletoreal.time,accuratepredictionoftrafficflowinthefuture.Firstly,weintroducedthebackgroundandsignificanceoftheresearchworkofthisthesisandclearedthepurposeofthestudyinthispap
8、er.Thenanaly
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