基于神经网络的城市交通流量预测模型研究

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1、广东工业大学硕±学位论文（工学硕±）基于神经网络的城市交通流量预测模型研究张佳宁二〇—六年五月分类号：学校代号；１１８４５ＵＤＣ：密级；学号：２１１１３０４１１８广东工业大学硕±学位论文（工学硕±）基于神经网络的城市交通流量预测模型研究张佳宁指导教师姓名、职称：章云教授专业或领域名称：控制科学与工稱学生所属学院：自动化挙院论文答辩日期二０—六年五月二十六曰：ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒ化ｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａ

2、ｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ）（ｇ＊－ｉｎｅｒｍＴｒａｆｆｌｏｗＦｏｒｅｃａｓｔＳｔｕｄｙｏｆｓｈｏｒｔｔｉｃＦｇｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＪｉａｎｉｎｇＺｈａｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒＹｕｎＺｈａｎｐ：ｇＡｐｒｉｌ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＡ山ｏｍａｔｉｏ口ｌＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｆＴｅｃｈｎｏｏｇｇｉｖｅｒｓｔｙｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰＲｈｉｎａ５１０００６．．Ｃｇ，ｇｇ，，摘要摘要随着我国城镇化进程的不

3、断深入与汽车行业的増长，我国的汽车数量呈商速增一长趋势。过多的机动车带来了系列的负面问题：交通拥堵、交通事故频发、能源利用率低、尾气污染等。其中，交通拥堵问题显得尤为严峻，目前仍然没有得到较好的改善。当前交通调控与管理已经趋向于智能化，交通流量预测是交通管理与调。控过程中的关键环节，准确的获得短时交通流量的预测数据具有很大的现实意义一交通流量是个多变量、时变性强的复杂参量。目前已有较多的单个预测模型可实现交通流量预测，针对单个预测模型，研究重点在于如何提高预测模型的精度。为了提高交通流量预测模型的精度，本文的工作从Ｗ下几个方面展开；－本文首先分析了交通流数据

4、的时间特性和空间特性，在充分考虑了交通流（）量的周期性、随机性和相似性的基础之上，根据日类型因素、时间因素、气象因素、事故因素等因素对历史交通数据进行归类和划分。二（本文介绍了几种当前使用比较广泛的预测方法，分别对其原理及使用方法）进行了阐述，并使用每种方法对交通流量预测做了实例分析，总结与对比了各种预测方法的特点。Ｈ在对比几种预测方法后，本文选择使用ＢＰ神经网络进行交通流量预测。对（）于交通流体现出的非线性特性Ｗ及ＢＰ神经网络预测模型容易陷入局部极小值的问一定的改进题，本文首先对基本ＢＰ算法进行了，使用自适应变步长算法来改善ＢＰ神经网络的收敛慢、容易出

5、现振荡的缺陷，，文；此外为了捜寻最优ＢＰ网络模型一。中采用了基于遗传算法的ＢＰ神经网络预测模型，这是本文的个创新之处（四）对于神经网络的输入量选择的问题，本文做了输入量相关性的数学分析，从众多影响因素中选择与期望输出相关度较大的因素作为输入变量，从而提高预测模型的精度。五最后，文中Ｗ广州市道路的交通流量数据作为样本，进行了Ｈ种不同的（）ＭＡＴＬＡＢ仿真：１，使用传统的ＢＰ神经网络模型进行仿真，并通过使用不同数目的隐层神经元数目得出不同的误差精度，Ｗ此来选择可Ｗ使得误差精度较商的隐层Ｉ摘要神经元数目，；２，使用改进的ＢＰ神经网络模型进行仿真采用自适应变

6、步长算法来改善ＢＰ神经网络的收敛慢、容易出现振荡的缺陷３，；使用基于遗传算法的ＢＰ神经网络模型进行仿真，得到的ＢＰ网络模型可实现预测精度髙、收敛时间短的预测效果。：智能交通关键词；神经网络；交通流量预测模型；遗传算法ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅ打ｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｕｒｂａｎｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｒｏｃｅ巧ａ打ｄｔｈｅｒｏｗｔｈｏｆｔｈｅｐｇａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｙｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃａｒｓｉｎＣｈｉｎａｓｈｏｗｅｄａｔｒｅｎｄｏｆｒａｉｄｒｏｗ

7、ｔｈ．Ｔｏｏ，ｐｇｍａｎｍｏ化ｒｖｅｈｉｃｌｅｓｈａｓｂｒｏｕｇｈｔａｓｅｒｉｅｓｏｆｒｏｂｌｅｍｓ：ｔｒａｆｉｃａｍｆｒｅｕｅｎｔｔｒａｆｉｃｙｐｊ＾ｑａｃｃｉｄｅｎｔｓ，ｌｏｗｅｎｅｒｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｅｘｈａｕｓｔａｓｏｌｌｕｔｉｏｎｅｔｃ．Ａｍｏｎｔｈｅｍｔｈｅｔｒａｆｉｃｇｙｇｐ，ｇ，ｃｏｎｇｅｓｔｉｏ打ｐｒｏｂｌｅｍｉｓａｒｔｉｃｕ