基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高速公路交通流預測.pdf

1、交通流誘導系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)領域當中一項重要的研究內(nèi)容，而交通流量的預測問題則是交通流誘導系統(tǒng)的核心問題，因此，如何能夠實時準確的預測交通流量成為誘導系統(tǒng)是否能夠有效實現(xiàn)的關鍵問題。 本文寫作的目的在于將先進神經(jīng)網(wǎng)絡與交通科學中的交通工程學以及相關學科緊密結合起來。交通流是一個時變，復雜的非線性系統(tǒng)，對高速公路的交通流模型進行了綜述，對在交通控制與仿真中常用的宏觀動態(tài)交通流模型進行了分析，并建立起一種改進模型，該模型能夠準確描述

2、交通流的真實行為。 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和其改進算法、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡建立了交通流預測模型，通過具體的實例，使用數(shù)學工具MATLAB6.5及其神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，給出了相應的仿真曲線和預測結果，并與原始數(shù)據(jù)進行了比較和分析。 仿真結果顯示上述神經(jīng)網(wǎng)絡對于交通流量預測的效果都是比較好的，但是每種神經(jīng)網(wǎng)絡在仿真過程中時間長短，準確度程度都有區(qū)別。BP預測時間和準確度都不理想，經(jīng)過采用改進算法后精度提高預測時間縮短。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測時