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时间:2017-09-21
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1、神经网络算法在公路运量预测中的应用摘要采用BP神经网络建立公路运量组合预测的理论模型,灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能,有效克服传统的组合预测方法,在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足,并借助于先进的数学计算软件进行简单的编程大大降低模型的计算难度。实例证明该方法具有很高的预测精度。关键词:MATLAB;公路运量;预测;BP神经网络ABSTRACTAnewtheorymodelisbroughtforwardandbasedonBPneuralnetworkisuse
2、dinhighwayvolumecombinationforecasting.Thismodelflexiblyappliedthecapabilitythattheneuralnetworkcanfitanynon-linearfunctionbyself-adaptationandself-learning,avoidingtheshortageeffectivelythattraditionalcombinationforecastingmethodforcestherelationshipamong
3、thedataonsomesortoffunctionintheapplication.withthehelpofMATLAB,somesimpleprogramiscompiled.Itdeceasesthedifficultyofcalculation.Theexamplehasprovedthatthismethodhashighpredictionprecision.Keywords:BPneuralnetwork;volume;MATLAB;forecast目录摘要IABSTRACTII目录III
4、第一章前言1第二章人工神经网络及公路运量32.1人工神经网络32.1.1人工神经元32.2BP网络基本原理42.2.1原理42.2.2BP网络的主要功能62.2.3BP网络的算法62.3公路运量7第三章运用MATLAB建立模型预测公路运量93.1MATLAB工具箱93.1.1MATLAB工具箱的用途93.1.2MATLAB神经网络工具箱函数93.2运用BP网络建模103.2.1应用实例10第四章结论与总结114.1结论114.2总结12参考文献13致谢15附录16文献综述19第一章前言交通运输是一个国家重要
5、的基础产业,对国民经济的发展存在着举足轻重的作用,同时对区域产业经济结构的发展也有着直接的影响。公路运输系统作为交通运输系统的一个子系统,在交通运输系统中的主导作用也逐渐凸显。近年来,我国交通基础设施和运输装备都不断改善,为公路运输的快速发展创造了有利的条件①。在公路运输生产中,公路运量是反映交通运输业生产成果的重要指标,随着计算机技术和神经网络技术的日趋成熟,许多人都应用神经网络技术对货运量进行预测,一些人应用神经网络技术建立的公路运量组合预测模型具有着较高的预测精度②。反映公路产量的指标还有客货的周转量
6、,它更能综合地反映公路运输部门为社会提供运输服务的能力,所以建立一个较好预测系统对公路网规划、建设和管理都具有指导意义③。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)理论是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术,也就是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统,是由大量处理单元通过广泛的互联而构成的网络体系,它具有生物神经系统的基本特征,在一定的程度上反映了人脑功能的若干反映,是对生物系统的某种模拟④。适用于因果关系非常复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问题。它在模式识别、
7、计算机视觉、信号处理、非线性优化、语音识别、声纳识别、传感技术与机器人、生物医学工程等领域都有着广泛的应用⑤。随着神经网络的理论的研究和实际应用的不断深入,研究神经网络各个方面的应用都迅速发展⑥。特别是MATLAB神经网络工具箱的开发,为神经网络的研究和设计提供了强有力的工具,所取得的成果已经广泛应用于神经网络的教学和科研中⑦。BP神经网络在实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层神经网络就能够以任意的精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制很复杂的问题,也就是说BP神经网
8、络具有较强的非线性映射能力⑧。BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”,并自动适应,将学习内容记忆于网络的权值中,即BP神经网络有高度自主学习和自适应的能力。BP神经网络即使在其局部的或部分的神经元受到破坏也不会对全局的训练结果造成很大的影响,也就是说即使系统在受到局部损伤时还是可以正常工作。即BP神经网络具有一定的容错能力⑨。本文以BP神经网络为基础建,运用MATLAB工具箱来建
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