基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌交通流預測研究.pdf

1、交通流預測是智能交通系統(tǒng)(ITS)的重要研究內(nèi)容之一,準確實時的交通流預測是進行智能交通誘導與控制基礎與前提,對解決當前交通擁堵問題具有重要價值和指導意義。
　　 本文首先研究了交通流中的一種重要現(xiàn)象即混沌現(xiàn)象,進而研究了交通流預測粗神經(jīng)網(wǎng)絡算法,最后將粗神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用到混沌交通流的預測中。所作的主要工作有以下幾點:
　　 1.首先介紹了混沌相關理論以及兩種重要的交通流理論模型,并對其進行了理論分析,得出了混沌現(xiàn)象在交

2、通流中產(chǎn)生的過程。之后基于兩種模型,給出了微觀意義下的分析,得出關于混沌交通流的五點結論。在此基礎上提出了混沌交通流預測的一般步驟。
　　 2.建立了單交叉口和相鄰交叉口交通流預測模型,針對當前的交通流預測方法,本文選取了神經(jīng)網(wǎng)絡算法作為研究對象,并結合了粗集理論對三種神經(jīng)網(wǎng)絡算法分別進行了改進,使改進算法具有更好的泛化能力和較高的預測精度。
　　 3.將改進的粗神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法應用到混沌交通流的預測中,分別進行了仿真分