神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在路網(wǎng)流量預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、隨著國家高速公路建設(shè)的快速發(fā)展，高速公路里程數(shù)快速增長，高速公路網(wǎng)絡(luò)逐步形成。聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)把高速公路網(wǎng)作為一個整體來進(jìn)行統(tǒng)一收費(fèi)，一般都以非接觸式IC 卡為聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)通行券。高速公路進(jìn)口、出口流量的不均衡性不僅每天都存在，而且隨某些因素的影響，不斷地發(fā)生變化。不均衡的進(jìn)口、出口流量就造成了IC卡流向的不均勻。聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)管理問題主要在于由路網(wǎng)中心電腦對各個收費(fèi)站歷史流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對各站進(jìn)出流量差異進(jìn)行分析及預(yù)測，加強(qiáng)對IC 卡的調(diào)配與流失

2、的控制。 本文從交通流的基本特點(diǎn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理出發(fā)，在對國內(nèi)外現(xiàn)有流量預(yù)測模型研究成果進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)的基礎(chǔ)上，對高速公路進(jìn)出口流量差值的預(yù)測進(jìn)行了深入研究，并結(jié)合實(shí)際，運(yùn)用ELMAN 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了進(jìn)出流量差值的預(yù)測模型，探索了疊加噪聲等方法以改善網(wǎng)絡(luò)泛化性能，將遺傳算法與梯度下降法相結(jié)合以提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測性能。本文的主要內(nèi)容包括： 1、對高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)的原理及結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡單介紹，指出聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)的IC 卡管理

3、、OD 流量調(diào)查、路網(wǎng)交通流量研究等對站點(diǎn)流量差值的預(yù)測提出了需求。 2、分析了高速公路交通流量以及進(jìn)出流量差值的組成特點(diǎn)。介紹了交通流理論的發(fā)展與思路、介紹了交通流定量預(yù)測的幾種廣泛應(yīng)用的預(yù)測模型。 3、從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式、訓(xùn)練方法等方面介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。 4、分析了elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)方法。結(jié)合工作實(shí)際，建立了基于elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)出流量差值預(yù)測模型