基于BP神经网络的城市道路行程时间预测.pdf

"基于BP神经网络的城市道路行程时间预测" 本文主要介绍了基于BP神经网络的城市道路行程时间预测方法，该方法通过分析行程时间预测的原理和条件，提出利用当前和历史的行程时间数据进行预测的思想，并分析了不同检测器提供数据的适用范围。该方法使用BP神经网络对城市道路行程时间进行预测，并结合不同的交通检测器提供的数据进行了BP神经网络的建模。 BP神经网络是目前最常用的神经网络模型之一，具有强大的学习和泛化能力。在本文中，我们使用BP神经网络对城市道路行程时间进行预测，并使用Matlab软件构建了基于BP算法思想的网络构建、函数训练和函数预测三大步骤。通过BP训练过程，我们获得了误差变化，并引入了两误差评价指标MARE和MAXARE来反映预测精度。 本文的主要贡献在于提出了基于BP神经网络的城市道路行程时间预测方法，该方法可以有效地预测城市道路行程时间，并为交通规划和管理提供了有价值的参考。同时，本文还讨论了不同检测器提供数据的适用范围，并分析了BP神经网络在城市道路行程时间预测中的应用。 知识点： 1. BP神经网络：BP神经网络是一种常用的神经网络模型，具有强大的学习和泛化能力。BP神经网络可以用于解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理等。 2. 城市道路行程时间预测：城市道路行程时间预测是交通信息系统（ITS）的主要研究内容之一，旨在预测城市道路上的行程时间，以便提高交通效率和降低交通拥堵。 3. Matlab 软件：Matlab是一种高性能的数学仿真软件，广泛应用于科学计算、数据分析和数据可视化等领域。在本文中，我们使用Matlab软件构建了基于BP算法思想的网络构建、函数训练和函数预测三大步骤。 4. 误差评价指标：在本文中，我们引入了两误差评价指标MARE和MAXARE，以反映预测精度。MARE（Mean Absolute Relative Error）是平均相对误差，MAXARE（Maximum Absolute Relative Error）是最大相对误差。 5. 交通检测器：交通检测器是交通信息系统（ITS）中的重要组件，用于检测交通流量、速度和密度等信息。在本文中，我们讨论了不同检测器提供数据的适用范围。 本文提出了一种基于BP神经网络的城市道路行程时间预测方法，该方法可以有效地预测城市道路行程时间，并为交通规划和管理提供了有价值的参考。