BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索

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1、奎望垫查2014年4月第2期TechnologyofHighwayandTransportApr．2014No．2BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索吴艳平，张建旭(重庆交通大学交通运输学院，重庆400074)摘要：利用通道交通流参数在通道相邻路段的传动机理，分析上下游交通流特征参数的耦合关系，提出通道交通流预测技术，并基于传统数理方法建立交通流预测模型的局限性，提出神经网络模型。利用遗传算法不断优化网络权值，并通过改变网络隐含层节点数以及网络各层之间的转移函数提高网络模型的预测精度，实现通道下游交通流的实时预测。关键词：神经网络；交通流预测；遗传算法

2、；转移函数文章编号：1009—6477(2014}02—0103—05中图分类号：19491．14文献标识码：AProbeintoApplicationofBPNeuralNetworkinPredictionofTraficFlowofPassagewaySWUYanpmg．ZHANGJianxuAbstract：Bymeansoftransmissionmechanismoftrafficflowparametersofpassagewaysinadjacentsectionsofpassageways，thispaperanalyzesthecoup

3、lingrelationshipbetweencharacteristicparametersofupstreamanddownstreamtrafficflows，proposespredictiontechniquefortrafficflowofpassageways，andputsforwardneuralnetworkmodelbasedonlimitationofpredictionmodeloftrafficflowestablishedbasedontraditionalmathematicalmethod．Thepapercontinuo

4、uslyoptimizesnetworkweightsbymeansofgeneticalgorithm，andimprovesthepredictionprecisionofnetworkmodelbychangingthenumberofnodesinhiddenlayersofnetworkandtransferfunctionsbetweenalllayersofnetworkstorealizereal—timepredictionoftrafficflowindownstreamofpassageways．Keywords：neuralnetw

5、ork；predictionoftrafficflow；geneticalgorithm；transferfunction交通拥堵已经成为当今城市尤其是大城市不可针对当前通道交通参数预测方法中存在的缺陷，避免的交通问题。对城市道路网实行实时、准确的本文基于通道上下游交通参数之间的传播机理，提短时交通流预测技术，是对城市道路实现动态控制出了基于BP(反向传播)神经网络的预测方法。该方和诱导的基础¨J，也是缓解城市交通拥堵的有效途法将t时刻通道上下游主要交通参数作为输入神经径之一。元，将t+l时刻下游交通流参数作为输出神经元，并目前关于城市交通流参数的预测方法

6、，主要是通过遗传算法对其连接权值进行优化，以提高模型的根据当前交通流量通过数理模型对通道同一断面预测精度，且通过比较不同隐含层节点数和不同转移+1时刻的交通流参数进行预测[2-3]。若采用历史函数下的预测精度建立通道下游交通流预测的动态平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、混沌理模型，从而实现对通道交通流的动态预测，为改善城论模型以及小波模型等当前常见的交通流预测方市通道交通环境、缓解城市交通拥堵提供有效依据。法，则一方面不能达到较高的预测精度，另一方面是不能实现通过通道t时刻上下游的交通参数预测出1通道上下游交通参数传递关系及BP神经网络t+l时刻下游

7、的交通流参数，使得预测结果不能有对下游交通量预测的适用性分析效改善通道交通状态。由大量的交通观测结果可知，通道上游交通流基金项目：重庆市建设科技项目(2011—2-90)收稿日期：2013—08—27作者简介：吴艳平(1987一)，女，河南省项城市人，在读研究生104公路交通技术2014血输入与下游交通流输出之间相互影响，存在紧密关形成8一f一1的神经网络结构，见图1。输入层的8联。本文对通道交通运行状态进行分析，建立上下个神经元分别代表t时刻通道上游和下游的交通流游交通流特征参数的互动模型。量、占有率、平均车速以及延误，并用、，⋯，假设将研究通道分割成几

8、个路段，第G／,个路段表示；输出层I代表下游t+l时刻下游的交通量