基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)及應(yīng)用研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市的持續(xù)繁榮，人均汽車擁有量與日俱增，全國(guó)大、中、小城市均面臨著不同程度的交通擁堵、交通安全、能源消耗、環(huán)境污染等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了城市生活的質(zhì)量和城市經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。加快城市交通系統(tǒng)建設(shè)、大力發(fā)展智能交通，已經(jīng)成為新時(shí)代城市的共同呼喚。作為實(shí)現(xiàn)智能交通控制和誘導(dǎo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)及其應(yīng)用研究對(duì)提高現(xiàn)有交通路網(wǎng)的通行效率，解決當(dāng)前城市交通問(wèn)題具有非常重要的理論價(jià)值和指導(dǎo)意義。
　

2、　本文選擇短時(shí)交通流預(yù)測(cè)和基于車流量的城市交叉口交通信號(hào)優(yōu)化控制為研究對(duì)象，采用改進(jìn)粒子群算法(IPSO)優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)短時(shí)交通流的預(yù)測(cè)，基于預(yù)測(cè)結(jié)果，利用輪詢控制模型優(yōu)化分析了交叉口交通燈配時(shí)方案。根據(jù)實(shí)際交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該預(yù)測(cè)方法和交通燈配時(shí)方案能有效提高短時(shí)交通流的預(yù)測(cè)精度和城市交叉口的通行能力。
　　論文進(jìn)行的主要工作有:
　　針對(duì)短時(shí)交通流的高度非線性、隨機(jī)性、相關(guān)性等特點(diǎn)，在

3、對(duì)比分析傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法和新型智能預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)后選擇具有高度非線性映射能力、良好的學(xué)習(xí)能力和動(dòng)態(tài)變化能力的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)方法，并采用IPSO算法與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，使二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，改善了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和容易陷入局部極小值的缺點(diǎn)。
　　采用IPSO算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值，建立了基于IPSO-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)采集到的交通流數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的周期性及變化規(guī)律