《基于前馈神经网络的改进交通流元胞传输模型》
交通流模型在交通管理、预测和控制中扮演着核心角色。元胞传输模型(Cell Transmission Model, CTM)作为一种实用的交通状态预测工具,其原理是将道路划分为多个单元,即元胞,通过分析元胞间交通流量的传输关系来预测交通状态。然而,实际交通中的这种传输关系并非简单的线性关系,而是复杂的非线性过程,原始的CTM模型可能无法准确捕捉这一特性。
针对这一问题,文章提出了一个改进的元胞传输模型,引入前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)来描述元胞间交通流的非线性关系。前馈神经网络是一种多层的非线性模型,能够有效地拟合复杂的数据关系。通过训练历史交通感应线圈检测数据,神经网络可以学习并优化模型参数,从而提高模型预测的精确度。
文章进行了实证研究,使用交通模拟软件VISSIM构建了北京京通快速路的一段道路模型,对比了改进模型与传统模型的性能。仿真结果显示,基于前馈神经网络的改进模型在预测交通流状态方面表现出更好的效果,提高了预测的稳定性和准确性。
交通流模型的发展和优化一直是交通工程领域的热点。自1993年Daganzo提出CTM以来,模型经历了多次改进,如不等长元胞、密度作为状态变量等。其他学者也通过不同的方法,如切换元胞模型、路段传输模型、多流离散激波模型等,试图提高交通流估计的精度。本文的独特之处在于,它不仅关注模型的理论改进,还强调了实际传感器数据在优化模型预测能力上的作用。
总结来说,这篇论文贡献在于:
1. 提出了一种结合前馈神经网络的改进交通流元胞传输模型,以适应复杂非线性的交通流传输关系。
2. 通过训练历史交通数据,优化模型参数,提升了交通状态预测的精确度。
3. 通过VISSIM仿真验证了改进模型的优越性能,特别是在预测交通流状态的稳定性上。
这项工作对于交通管理和控制领域的研究具有重要意义,为未来交通模型的优化和智能交通系统的开发提供了新的思路和技术支持。