文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
神经网络在城市交通流预测模型中应用的研究
姓名:李贞珍
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统
指导教师:孙敏
20070101
上海交通大学硕士学位论文附录
缩略语
ITS: Intelligent Transportation System 智能交通系统
ANN: Artifical works 人工神经网络
IVHS: Intelligent Vehicle-Highway System 智能车辆道路系统
TFGS: Traffic Flow Guidance System 交通流诱导系统
TRGS: Traffic Route Guidance System 交通线路引导系统
VNS: Vehicle Navigation System 汽车导航系统
GPS: Global Positioning System 全球定位系统
BP: Back-Propagation 反向传播
GA: ic Algorithm 基因算法
HGNN: High-order Generalized works 高阶神经网络
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上海交通大学硕士学位论文
上海交通大学
学位论文原创性声明
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独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本
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文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名:李贞珍
日期:2007 年 1 月 26 日
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上海交通大学硕士学位论文
上海交通大学
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本学位论文属于
不保密□√。
(请在以上方框内打“√”)
学位论文作者签名:李贞珍指导教师签名:孙敏
日期:2007 年 1 月 26 日日期:2007 年 1 月 26 日
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上海交通大学硕士学位论文摘要
神经网络在城市交通流预测模型中
应用的研究
摘要
智能交通系统是利用最尖端的电子信息通信技术,形成人员、
公路和车辆三位一体的新公路交通系统的总称(包括驾驶人员和管理
者)。交通诱导系统是智能交通系统领域当中一项重要的研究内容,
而交通流量预测问题则是交通诱导系统的核心问题,因此,如何能够
实时准确的预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关键问
题。
首先,本文写作的目的在于研究如何在智能交通领域中的交通
流量预测这一重要方向发展已有的智能预测方法,提出新的理论以及
将相应的人工神经网络理论应用于具体实例中去的问题。因为交通流
量预测具有高度的非线性的特点,与人工神经网络能够处理非线性问
题的特征符合,这样的选择使得研究讨论的交通流量预测模型具有较
为广泛的应用价值。选取特定几种常见人工神经网络方法进行了计算
机仿真,比较仿真结果,得出相关结论。
其次,本文中仿真工具采用的是一台 内存
的配置计算机和在自动化领域中被广泛采用的 MATLAB, 版本为
2006a,选取的神经网络分别为 BP,高阶神经网络,由于研究的时间
有限,选取范围不允许过大,因此上述常用的神经网络被用来仿真。
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上海交通大学硕士学位论文摘要
然后,对交通流量预测进行了仿真,在仿真结果发现,BP 神经
网络预测时间较为迅速但准确度不高,将现在比较常用的遗传算法用
于神经网络的参数学习之后,在精度和预测时间上有所提高,取得的
效果令人比较满意。高阶神经网络网络结构中所用的神经元是智能神
经元,在预测时具有很强优势,在预测时间和精度上面要高于 BP 神
经网络,并且在高阶神经网络的参数学习过程中也同样利用遗传算
法,效果令人满意。可以应用于工程中。
在研究的过程发现,新的神经网络种类层出不穷,对于交通量
的预测在性能上可能会有更好的效果,有待进一步的研究。
关键词:智能交通,交通流预测, B