基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路車流量預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著我國改革開放不斷深入,人們客運和貨運需求不斷上升,對建成的高速公路的通行能力提出了更高的要求,考慮環(huán)境和成本費用等問題,盲目的擴建高速公路是不可取的,高速公路的建設(shè)應該從一味的量增轉(zhuǎn)變到合理規(guī)劃、有效益的增長上來,這樣可以減少不必要的投資。因此就要求企業(yè)對原有建成的高速公路車流量進行準確的預測,把預測結(jié)果作為交通規(guī)劃決策的依據(jù)和企業(yè)未來收益預測的依據(jù)。
  高速公路車流量的預測屬于一種長期車流量預測,而且容易受社會環(huán)境各方面的

2、影響,為了提升預測的準確性,必須選擇一種對環(huán)境適應性更強的預測模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅具有實行大規(guī)模的并行處理的優(yōu)點,可以在同時分析大量相關(guān)因素的情況下保證系統(tǒng)能以更快的速度輸出可靠結(jié)果,還具有非線性映射特性,這就大大增強了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適應環(huán)境的能力。因此,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對高速公路車流量進行比較準確的預測。
  本文對現(xiàn)階段高速公路車流量預測方法進行了系統(tǒng)的梳理,總結(jié)不同預測模型存在的優(yōu)缺點,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高速公路車流

3、量預測模型,結(jié)合高速公路車流量數(shù)據(jù)的特點,對高速公路車流量樣本數(shù)據(jù)預處理方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的激勵函數(shù)進行了改進,確定了預測模型中各參數(shù)的初始值的方法,同時提出了新建或改擴建高速公路對預測項目影響的定量化方法,從而結(jié)合影響程度定量化的結(jié)果對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測值進行改進,提高了預測結(jié)果的精度。
  本文研究的主要結(jié)論有:第一,相比于其它預測模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有更多的優(yōu)勢,它可以融合定性和定量兩類數(shù)據(jù),并且擁有很好的容錯性和魯棒性

4、,能對非線性函數(shù)有很強的映射能力,最后保證系統(tǒng)的大規(guī)模并行處理能力,提高輸出結(jié)果的速度和準確性。第二,BP網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計和各參數(shù)選取盡量避免模型自身的缺陷,并結(jié)合所要研究的預測項目特點進行細致的分析。第三,路網(wǎng)中如果有新建或者改建高速公路,就會改變原來的路網(wǎng)結(jié)構(gòu),對原有的高速公路就會產(chǎn)生很大的影響,轉(zhuǎn)移一部分原來公路上的車流量,這會使預測模型的預測結(jié)果出現(xiàn)偏差,因此為了增加預測結(jié)果的準確性,必須對新建或改建高速公路的影響程度定量化進

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