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文檔簡介
1、本文以重慶市的道路交叉路口流量預(yù)測(cè)為研究對(duì)象,提出了將小波分析與最小二乘法相結(jié)合的方法對(duì)交通流量數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行查找并加以修復(fù);然后采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來建立流量預(yù)測(cè)模型。
本文完成的主要研究工作:
?、賹⒉杉降慕煌髁繑?shù)據(jù)作為時(shí)間序列進(jìn)行二層小波分解,以分解得到的低頻分量的重構(gòu)序列作為原始流量序列的參考序列;然后采用最小二乘法尋找出交通流量數(shù)據(jù)中的異常值并加以修復(fù)。
②在流量預(yù)測(cè)模型研究中,采用改
2、進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,以變步長算法彌補(bǔ)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部最優(yōu),以及隨著訓(xùn)練次數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)收斂速度變慢等缺陷。
?、垡詫?shí)際的交叉路口為例,設(shè)計(jì)了兩種流量預(yù)測(cè)模型,一種是以預(yù)測(cè)斷面自身的歷史流量數(shù)據(jù)為樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;另一種是結(jié)合了相鄰交通流的歷史流量數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
通過對(duì)重慶市多個(gè)道路交叉路口的大量實(shí)驗(yàn),其結(jié)果表明:采用小波分析與最小二乘法相結(jié)合的方法來檢測(cè)流量數(shù)據(jù)中的異常值具有
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