| 【中文题名】 | 基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析 |
| 【英文题名】 | The City Traffic Flow Prediction and Cross Analysis Based on BP Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-8-25 |
| 【中关键词】 | 神经网络,短时交通流,预测模型,数据融合,, |
| 【英关键词】 | Neural Network,Short—Term Traffic Flow,Predicted Model,Data Fusion, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 | 神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题,其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高,把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。
短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。本文以动态交通控制理论为基础,应用神经网络理论和MATLAB软件,对交通流量数据进行分析和研究,建立交通流量预测模型。文章给出了基于改进BP算法的交通流动态时序的预测算法仿真实验,并利用试验得到的结果对该算法的适用性和局限性进行了验证。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-6 |
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目录 |
6-10 |
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第1章 绪论 |
10-16 |
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1.1 研究背景 |
10-14 |
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1.1.1 国内及昆明市交通现状 |
10-12 |
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1.1.2 城市交通控制 |
12 |
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1.1.3 交通流量预测及必要性 |
12-13 |
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1.1.4 预测手段 |
13-14 |
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1.2 论文研究的意义和内容 |
14-16 |
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1.2.1 论文研究的意义和内容 |
14-15 |
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1.2.2 论文组织结构 |
15-16 |
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第二章 交通数据 |
16-24 |
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2.1 交通管理和控制 |
16-17 |
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2.1.1 交通管理和控制的方式 |
16 |
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2.1.2 交通管理与控制方法选择 |
16-17 |
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2.1.2.1 交叉口的信号控制 |
16-17 |
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2.1.2.2 交通信号基本参数的确定 |
17 |
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2.2 路口简介 |
17-20 |
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2.2.1 选择得胜桥路口作为本论文研究目标的原因 |
18 |
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2.2.2 交通渠化 |
18-19 |
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2.2.3 对得胜桥路口渠化和相位的分析 |
19-20 |
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2.3 数据来源 |
20-22 |
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2.3.1 交通流量数据的获取 |
20 |
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2.3.2 交通流量的采集 |
20-21 |
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2.3.3 本论文考虑的两种车流量采集方式 |
21-22 |
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2.3.4 两种数车方法、特点及其选择原因 |
22 |
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2.4 数据分析 |
22-24 |
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第三章 人工神经网络 |
24-31 |
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3.1 概述 |
24 |
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3.2 人工神经网络结构 |
24-26 |
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3.2.1 基本单元 |
24-25 |
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3.2.2 前馈网络 |
25-26 |
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3.3 反馈网络 |
26-28 |
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3.3.1 人工神经网络的学习方式 |
27 |
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3.3.2 人工神经网络的组成部分 |
27-28 |
|
3.4 人工神经网络常见的学习算法 |
28-31 |
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第四章 BP神经网络 |
31-40 |
|
4.1 概述 |
31 |
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4.2 误差反传算法介绍 |
31-34 |
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4.3 BP网络学习算法 |
34-36 |
|
4.4 BP人工神经网络的层数选取 |
36 |
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4.5 BP人工神经网络的输入层和输出层的设计 |
36-37 |
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4.6 BP人工神经网络隐含层的节点选择 |
37 |
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4.7 BP人工神经网络初始权值的选取 |
37-38 |
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4.8 BP人工神经网络学习速率的选择 |
38 |
|
4.9 BP人工神经网络期望误差的选取 |
38-40 |
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第五章 交通流量预测及路口分析 |
40-56 |
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5.1 基于BP神经网络的交通流量预测方法 |
40-41 |
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5.2 东西向车流量的预测 |
41-50 |
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5.2.1 预测网络输入节点的确定 |
41-42 |
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5.2.2 隐层的考虑 |
42 |
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5.2.3 训练及结果分析 |
42-43 |
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5.2.4 东至西车流量预测及分析 |
43-46 |
|
5.2.5 西至东车流量预测及分析 |
46-47 |
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5.2.6 五天上午时段东西车流量分析 |
47-48 |
|
5.2.7 同一天上、下午时段东西车流量分析 |
48-50 |
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5.3 南至北、北至南车流量预测 |
50-52 |
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5.4 两种常见的网络设计及分析 |
52-55 |
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5.5 对“塘子巷”至“得胜桥”车流量数据采集的思考 |
55-56 |
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第六章 结论 |
56-58 |
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6.1 结论 |
56 |
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6.2 展望 |
56-58 |
|
致谢 |
58-59 |
|
参考文献 |
59-61 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387917 |
