基于BP神经网络的高速公路团雾预测研究.pdf

"基于BP神经网络的高速公路团雾预测研究" 本文研究基于BP神经网络的高速公路团雾预测模型，通过采集高速公路部分站点的风向、风速、温度、相对湿度、气压和能见度六个指标作为样本，建立BP神经网络模型预测团雾的产生。该模型可以应用于高速公路团雾的预测，具有重要的实际应用价值。 BP神经网络是人工神经网络中的一种，主要用于模式识别、函数拟合和优化问题。BP神经网络的原理是通过反馈方式不同分为前馈神经网络和后馈神经网络，本设计采用前馈神经网络。BP神经网络模型由输入层、中间层和输出层组成，中间层可以有多层。 在高速公路团雾预测模型中，输入层有六个变量，分别是风向、风速、温度、相对湿度、气压和能见度。输出层有两个变量，分别是有雾和无雾。中间层节点数的个数不能过多也不能过少，如果选取过少，会使神经网络的性能很差；选取过多，虽然可以使得神经网络的系统误差变小，但是容易出现过拟合现象。 本文使用Matlab软件对样本数据进行仿真分析，采用Trainlm训练函数误差仅为0.02%。结果表明，该方法可以应用于高速公路团雾的预测。 BP神经网络在高速公路团雾预测中的应用可以提高高速公路的安全性和经济效益。高速公路团雾容易造成多车追尾，从而引发重大交通事故，对高速公路安全和经济效益都带来了很大影响。因此，近年来国内外科研工作者致力于预测团雾从而避免交通事故的发生。 本研究的结果可以为高速公路团雾的预测提供参考，提高高速公路的安全性和经济效益。同时，本文也可以为BP神经网络在其他领域的应用提供参考，扩展BP神经网络的应用范围。 本文基于BP神经网络的高速公路团雾预测研究可以提高高速公路的安全性和经济效益，对实际应用具有重要价值。