文档介绍：基于BP神经网络的快速路小时交通量预测
摘要
快速路高效运行是解决城市交通拥堵问题的关键所在,城市ITS的应用提高了城市路网使用效率以及发挥环路运营管理的使用功效,准确的快速路交通量预测数据为城市ITS提供数据基础。本设计应用BP神经网络对快速路小时交通量进行预测,通过确定BP神经网络的结构和采用MATLAB神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,把已知的历史交通量数据作为输入、输出训练的样本集,依据已知数据和实际输出间的误差,用学习系统来调节系统参数提高预测的精度,然后使用MATLAB对仿真程序进行仿真得出结果,仿真结果表明BP神经网络对交通量进行预测效果很好。
关键词:快速路;交通量预测;BP神经网络;仿真
Abstract
The efficiency of expressway is the key to solve the problem of the urban traffic congestion. Moreover, The application of ITS develops the efficiency of the urban work and gives scope to the potential of the loop’s operation management, the ITS data is based on the accurate forecast figures of expressway traffic flow. In this design, BP work is used to predict the traffic volume of expressway, by determining the structure of the BP work and adopting MATLAB work toolbox function to create a work prediction model, use known historical traffic data as the sample set of input and output training. And use learning system to adjust the system parameters to improve the prediction accuracy according to the error between the known data and the actual output. Then use MATLAB simulation program for the simulation results, the simulation results show that the BP work to forecast the traffic volume effect is very good.
Keywords: expressway; traffic forecast; BP work; simulation

目录
摘要 I
Abstract II
第1章绪论 1
课题背景 1
研究目的和意义 1
国内外文献综述 2
论文的主要内容 3
第2章交通量预测 4
交通量 4
交通量概述 4
交通流量特性 4
交通流量预测研究现状 5
交通流量预测方法 6
本章小结 6
第3章 BP神经网络 7
人工神经网络基本知识 7
BP神经网络 8
BP神经网络概述 8
BP神经网络学习算法 9
BP神经网络算法改进 11
本章小结 11
第4章基于BP神经网络的快速路小时交通量预测与仿真 13
BP神经网络在交通信息预测中的应用 13
基于BP神经网络的快速路小时交通量预测 13
仿真研究 16
四输入法仿真结果 16
五输入法仿真结果 22
本章小结 27
结论 28
参考文献 29
致谢 30
附录 31
第1章绪论
课题背景
交通系统是承载城市社会经济活动的基础设施,随着我国经济资源的迅速发展,加快了城市之间的经济快速流转,在不同的城市之间物质等各方面资源在不断的调动。改革开放以来城镇化的快速发展,机动车保有量激增使得城市交通需求快速增长,发展带来巨大财富的同时城市交通的供需矛盾日趋激化,这直接导致在我国多数城市引发一系列交通问题如道路拥堵、环境严重污染、交通事故频发等,严重影响着社会及经济的正