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基于BP神经网络的快速路小时交通量预测毕业设计.doc
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基于BP神经网络的快速路小时交通量预测毕业设计.doc
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摘 要
快速路高效运行是解决城市交通拥堵问题的关键所在,城市 ITS 的应用提高了城市路
网使用效率以及发挥环路运营管理的使用功效,准确的快速路交通量预测数据为城市 ITS
提供数据基础。本设计应用 BP 神经网络对快速路小时交通量进行预测,通过确定 BP 神
经网络的结构和采用 MATLAB 神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,把已知的历
史交通量数据作为输入、输出训练的样本集,依据已知数据和实际输出间的误差,用学习
系统来调节系统参数提高预测的精度,然后使用 MATLAB 对仿真程序进行仿真得出结果,
仿真结果表明 BP 神经网络对交通量进行预测效果很好。
关键词:快速路;交通量预测;BP 神经网络;仿真
Abstract
The efficiency of expressway is the key to solve the problem of the urban traffic congestion.
Moreover, The application of ITS develops the efficiency of the urban expressway network and
gives scope to the potential of the loop’s operation management, the ITS data is based on the
accurate forecast figures of expressway traffic flow. In this design, BP neural network is used to
predict the traffic volume of expressway, by determining the structure of the BP neural network
and adopting MATLAB neural network toolbox function to create a neural network prediction
model, use known historical traffic data as the sample set of input and output training. And use
learning system to adjust the system parameters to improve the prediction accuracy according to
the error between the known data and the actual output. Then use MATLAB simulation
program for the simulation results, the simulation results show that the BP neural network to
forecast the traffic volume effect is very good.
Keywords: expressway; traffic forecast; BP neural network; simulation
目 录
摘 要................................................................................................................................................I
Abstract..........................................................................................................................................II
第 1 章 绪 论 .................................................................................................................................1
1.1 课题背景 ...........................................................................................................................1
1.2 研究目的和意义 ...............................................................................................................1
1.3 国内外文献综述 ...............................................................................................................2
1.4 论文的主要内容 ...............................................................................................................3
第 2 章 交通量预测 .......................................................................................................................4
2.1 交通量 ...............................................................................................................................4
2.1.1 交通量概述 ............................................................................................................4
2.1.2 交通流量特性 ........................................................................................................4
2.2 交通流量预测研究现状 ...................................................................................................5
2.3 交通流量预测方法 ...........................................................................................................6
2.4 本章小结 ...........................................................................................................................6
第 3 章 BP 神经网络 .....................................................................................................................7
3.1 人工神经网络基本知识 ...................................................................................................7
3.2 BP 神经网络 ......................................................................................................................8
3.2.1 BP 神经网络概述 ...................................................................................................8
3.2.2 BP 神经网络学习算法 ...........................................................................................9
3.2.3 BP 神经网络算法改进 .........................................................................................11
3.3 本章小结 .........................................................................................................................11
第 4 章 基于 BP 神经网络的快速路小时交通量预测与仿真..................................................13
4.1 BP 神经网络在交通信息预测中的应用 ........................................................................13
4.2 基于 BP 神经网络的快速路小时交通量预测 ..............................................................13
4.3 仿真研究 .........................................................................................................................16
4.3.1 四输入法仿真结果 ..............................................................................................16
4.3.2 五输入法仿真结果 ..............................................................................................22
4.4 本章小结 .........................................................................................................................27
结 论 .............................................................................................................................................28
参考文献 .......................................................................................................................................29
致 谢 .............................................................................................................................................30
附 录 .............................................................................................................................................31
第 1 章 绪 论
1.1 课题背景
交通系统是承载城市社会经济活动的基础设施,随着我国经济资源的迅速发展,加快
了城市之间的经济快速流转,在不同的城市之间物质等各方面资源在不断的调动。改革开
放以来城镇化的快速发展,机动车保有量激增使得城市交通需求快速增长,发展带来巨大
财富的同时城市交通的供需矛盾日趋激化,这直接导致在我国多数城市引发一系列交通问
题如道路拥堵、环境严重污染、交通事故频发等,严重影响着社会及经济的正常发展,研
究新的交通管理系统和改善基础交通设施刻不容缓。世界各国都投入大量的人力物力去开
发新的交通管理系统和不断改善各种对交通的控制管理。相继研发出了许多不同的交通控
制手段和系统,智能交通运输系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS)的提出为解
决交通问题、缓解交通拥挤和减少交通事故发挥了巨大的作用。
快速路作为连接城市与城市、城市与地区的纽带,是交通的大动脉,为促进城乡经济
的发展起着重要的桥梁作用。快速路的建成,的确暂时地缓和了拥挤的交通,引起沿线地
区经济再次加速发展。但与此同时,汽车拥有量及货物运输量不断增加,源源不断的交通
问题又困扰了人们。要从根本上解决交通问题,实现最大限度使用快速路,在扩建和完善
公路网络的基础上,不断提高现有交通系统的现代化管理水平,使用科学技术的智能优势
来管理现有的道路网络,进而得到最高效率的使用。
快速路小时交通量预测对现有交通系统的控制与管理起着非常重要的作用,精确交通
流量预测对交通控制、交通流分配、车流疏导及确保道路安全畅通具有很大作用,并关乎
到 ITS 能否得以实现其职能。交通量是一个随机数,具有时变性、非线性的特点,常规的
线性预测模型与方法对城市交通量的预测在准确度方面明显不足,基于交通流量对交通控
制管理的重要性,种种交通信息预测理论方法应时而生,如模糊理论预测模型、神经网络
预测模型等,对交通量的预测有很好的效果,本设计采用的 BP 神经网络便是神经网络预
测模型的其中一种。
1.2 研究目的和意义
基于 BP 神经网络的快速路小时交通量预测相对目前广泛应用于交通量预测的其他
方法(如:四阶段法等)来说,其并行处理功能、容错性及非线性等有很大的优越性,特
别是 BP 神经网络误差反向传播以此修正误差的特性极大提高预测的精度,进而得到更精
确的交通量预测数据,为交通控制、管理措施提供基础数据,使城市快速路高效运行,这
便是本设计研究的目的所在。
为保障城市快速路在运营期间的日常管理、提高城市快速路路网运行的效率,对快速
路交通量进行预测是至关重要的,预测准不准确对城市快速路的规划、设计及管理有巨大、
深刻而长远的影响。如果预测过大则必定会造成在规划设计时过早投入大量资金的同时造
成土地等资源浪费,而修建的快速路系统交通流分布不合理;如果交通量预测过小,则规
划设计并花费巨大投入资金、土地资源和劳动力建设的快速路在投入使用后会因实际交通
量激增而过早造成交通饱和,进而使该快速路车辆拥堵、运行效率低、交通事故频繁等后
果。本研究的意义是利用 BP 神经网络对高速路小时交通量实现较高精度的预测,从而使
城市高速路运输系统得到更高的运行效率,使人们出行更安全,时间更短,能耗更低,更
好地解决当下的交通问题,服务人民。
1.3 国内外文献综述
文献 1 参阅此书的目的是对完成本课题首先要对交通工程的基本概念、理论及方法尤
其是关于交通量知识加以了解,除此之外这本书还提到世界各国的研究新动态。
文献 2 对世界各地有关交通工程学的理论和最新研究成果进行阐述,介绍了交通流量
的定义与特性。
文献 3 对 ITS 进行介绍,并对 ITS 的在实际运用中的关键加以说明。
文献 4 全面介绍 ITS 的产生、发展、基本理论、基本技术、体系结构及应用研究,内
容丰富、取材新颖、编写严谨规范,参阅这本书主要是对 ITS 有一个更深入的了解。
文献 5 针对现今道路交通状态短时预测问题,介绍了多种预测方法和模型的基本原理,
分别以时间序列、线性、非线性和人工智能预测系统为基础,建立多断面的交通状态预测
模型,并用这些方法解决给出相应算法应用案例。
文献 6 以城市快速路为研究对象,实时的而城市交通流数据作为基础,利用微观仿
真对城市快速路交通流进行预测,并得出较好的预测结果证明这种预测方法的可行性。
文献 7 从交通信息获取、可预测性分析、预测建模及预测系统设计等方面,建立了
较为完善的智能交通信息预测体系框架,重点介绍了灰色系统理论、卡尔曼滤波理论、BP
神经网络、支持向量机及组合预测理论在交通信息预测方面的新应用和新成果。
文献 8 主要介绍通过应用 BP 神经网络对高速路交通量进行预测,MATLAB 建模通
过对高速路的收费预测得出该高速公路的交通量预测数据。
文献 9 与 MATLAB 神经网络工具箱的神经网络模型紧密结合,列举出多种模型并对
相应结构、原理和有关算法、MATLAB 中神经网络对象及对象属性加以阐述,以实例说
明了各种神经网络模型的 MATLAB 仿真程序设计方法。
文献 10 本书详细介绍了 MATLAB R2007b 的基本功能和使用方法,并按照由浅入深
的顺序安排章节,依次介绍了 MATLAB R2007b 的应用、数学计算功能及更高级应用如
编程功能、绘图、GUI 设计及 Simulink 建模等。
1.4 论文的主要内容
第 1 章 绪论
阐明课题研究的背景、研究目的和意义,以及对国内外交通控制的研究状况进行综述。
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