基于小波模糊神经网络的实时交通流预测.pdf

【基于小波模糊神经网络的实时交通流预测】 在智能交通系统（ITS）的研究中，实时交通流预测是一项至关重要的任务，它对于交通管理和优化有着决定性的影响。传统的预测方法，如多元回归、ARIMA模型等，虽然在一定程度上能够处理交通流数据，但在面对复杂多变的交通环境时，其预测精度和适应性往往受限。 为了解决这一问题，论文提出了基于小波模糊神经网络的实时交通流预测模型。小波分析是一种强大的信号处理工具，能够对非平稳和多尺度的数据进行精确分析。而模糊神经网络则结合了模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习能力，能够处理不确定性信息，适合交通流这种存在模糊性和不确定性的复杂问题。 在该模型中，小波函数被用作模糊隶属度函数，以刻画交通流数据的局部特征和变化趋势。神经网络用于实现模糊推理，通过对历史交通数据的学习，形成对下一周期交通流的预测。这种结合使得模型不仅能捕捉到交通流的短期波动，还能理解长期的模式和趋势。 为了进一步优化模型性能，论文采用了遗传算法来调整网络结构和参数。遗传算法是一种全局优化方法，能够搜索到网络的最优配置，提高预测精度。实际测试结果表明，该模型在预测精度、收敛稳定性和适应性方面表现出色，能够应对各种交通情况，有效减少因交通拥堵带来的经济损失。 小波模糊神经网络在实时交通流预测中的应用体现了理论与实践的结合，通过融合不同领域的技术，提升了预测的准确性和实用性。这种方法为交通系统的智能化提供了有力支持，有助于改善城市交通状况，减少拥堵，提高道路利用率，为未来的交通管理带来新的可能。在未来的研究中，可以进一步探索其他优化算法或深度学习技术，以提升模型的预测能力和应对复杂交通场景的能力。