基于速度矩阵和人工神经网络的行程时间组合离线预测模型.pdf

摘要中提到的研究主要关注如何利用速度矩阵和人工神经网络来建立行程时间的组合离线预测模型。这种模型的建立基于车辆在行驶过程中速度变化的时空相关性，旨在提高行程时间预测的准确性，这对于动态路径诱导系统、交通信息服务系统以及信号协调控制系统等关键领域的技术实施至关重要。在物流系统中，准确的行程时间预测有助于优化配送环节，节约成本，提升服务质量，同时也为出行者提供合理规划工作和生活的时间参考。 首先，研究中构建了路段-时段平均速度矩阵，这种矩阵体现了车辆在不同路段和时间内的运行状态，以此来表示车辆在行程中不同时空的变化。这个矩阵能够捕捉到交通流量、占有率、车辆类型比例等常规因素以及自然灾害和交通事故等非常规因素对车辆速度的影响。 接着，为了进一步提高预测的精确度，研究结合了相邻行程间的非线性规律，将速度矩阵预测模型与BP神经网络模型相结合，创建了一种行程时间的组合预测模型。BP神经网络是一种常见的用于处理复杂非线性关系的学习算法，能够适应交通系统中各种因素的动态变化，从而提升预测性能。 在实际应用中，研究选取了湖南中烟工业有限责任公司的物流配送数据进行实验，结果显示，这种组合模型的预测效果优于单一模型。实验结果验证了该方法的有效性和优势。 综上所述，这篇研究主要涉及以下知识点： 1. 行程时间预测：预测车辆从起点到终点所需时间，是交通管理和物流规划的重要组成部分。 2. 人工神经网络：模拟人脑神经元工作原理的计算模型，用于处理复杂的非线性问题。 3. 深度学习：一种机器学习方法，通过多层非线性变换对数据进行建模，特别适用于处理大量复杂数据。 4. 机器学习：计算机科学的一个领域，通过数据训练模型，让模型自动学习并改进预测能力。 5. 数据建模：通过数学或统计手段，将数据转化为可以分析和预测的模型。 6. 时空相关性：考虑时间和空间因素下，交通数据之间的关联性。 7. BP神经网络：反向传播神经网络，通过梯度下降法调整权重以优化模型。 8. 组合预测模型：结合多种预测方法，以提高整体预测精度。 9. 交通信息服务业：提供实时交通状况、路径规划等信息服务的行业。 10. 动态路径诱导系统：根据实时交通信息，为出行者提供最佳路线建议。 11. 信号协调控制系统：通过控制交通信号灯，优化交通流量，减少拥堵。 这些知识点在交通工程、物流管理、信息技术等领域有广泛应用，通过深入理解并结合实践，可以有效地改善交通系统的效率和用户满意度。