粒子群算法研究及其在交通流預(yù)測優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用在各個社會領(lǐng)域和工程領(lǐng)域不斷擴(kuò)展。城市交通是關(guān)系一個國家興旺發(fā)達(dá)的重要因素，更與人們的日常生活息息相關(guān)。隨著城市的發(fā)展，城市道路交通狀況越來越嚴(yán)峻，我們急需實用且效果良好的交通控制系統(tǒng)來緩解交通壓力。要實現(xiàn)對道路交通流進(jìn)行實時的控制和誘導(dǎo)，其前提和關(guān)鍵就是能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確地預(yù)測未來的交通流量。
　　本文針對交通流預(yù)測的實際應(yīng)用問題展開研究。首先介紹了本論文研究工作的背景和意義，明確了本論文的研究目的。接著

2、對本論文用到的理論知識進(jìn)行了梳理和分析，主要包括交通流方面的理論知識，并對現(xiàn)有的國內(nèi)外技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。隨后，分析了兩個改進(jìn)的粒子群算法，將粒子群算法和混沌運動具有遍歷性的特性結(jié)合起來，提出了一種基于自適應(yīng)混沌搜索的粒子群優(yōu)化算法。
　　然后，提出種群的多個子種群協(xié)同進(jìn)化的粒子群算法，最終達(dá)到整體尋優(yōu)的效果。在這部分內(nèi)容中，對算法的思想，算法設(shè)計，各子種群采用的不同搜索策略都給出了詳細(xì)的描述。并且將該粒子群算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)