文档介绍：万方数据
基于交通流仿真和神经网络模型的交叉口流量预测研究::::::::海海::海:魏定梅角代,校正构建具有高精度、泛化性能强的预测模型。最后,选取贵阳市个具有代表性的交叉口征数据。结果表明:该方法具有数据收敛速度快,运算量小等特点,对于交叉口流量数据的预测性、改善交通路网拥堵状况起着重要作用。掌握交信号控制的关键,但是,若要调查城市内部所有的假定的驾驶行为来进行模拟推算,其结果与实际情型,进行短时交通流预测。王进和史其信∞混沌动力学理论构建短期交通流预测模型,为用非神经网络模型、组合模型等现有的预测交通流模型流量数据有限的不足。华中平等旧。借助安装检测摘要:交叉是道路交通的关键节点,其流量数据具有明显的非线性特征。本文提出一个两阶段预测模型对交叉口交通流特征进行预测。首先,通过交通流仿真技术对各交叉口进行仿真,并获得仿真流量,然后通过神经网络训练,预测交叉口各流向的交通流量。通过两个阶段不断迭的流量调查数据作为样本数据,将其中个交叉口的仿真预测流量和实际观测流量作为神经网络模型的输入/输出因子,通过训练构建神经网络模型并验证模型的有效性。之后,将剩余交叉口的仿真流量数据作为模型的输入,模型输出数据即为修正的交叉进口道的交通流量分布特具有很好的适用性。关键词:交通流仿真、交叉口、神经网络模型、流量预测中图分类号:.文献标识码:随着城市人口的增加,人们对交通的需求明显增长,道路交通拥堵日益严重,特别是大中型城市的道路网饱和度过高,严重影响着社会的发展。交叉口作为道路网的关键节点,对于保持道路连通叉口流量分布特征是进行交叉口几何设计、渠化和交叉口流量将花费巨大的成本。探究如何能够根据现有交通调查数据,预测交叉口目前及未来的交通流量分布特点有重要意义。微观交通仿真软件以矩阵为数据基础,通过况相差较大,只能作为交通管理的参考。因此,如何对仿真系统的输出结果进行修正,提高交叉口的流量分布预测的准确度,是非常重要的研究课题。在交通流量预测方面,各专家学者构建了多种模型进行研究分析。杨立才等诖旨砺酆正交小波网络构建交通预测模型,对城市交通流进行实时预测。谭满春等口⒉艹商魏托旖觥⑺湘海和刘潭秋分别构建基于自回归求和滑动平均与人工神经网络的组合模型、粒子群算法优化参数的猄模型和优化的模线性思想对短期交通流特征进行分析和预测提供了一个新思路。刘静和关伟旧岳菲骄P汀时间序列模型、卡尔曼滤波模型、非参数回归模型、进行对比分析,评述各模型的特点。其中,在道路交叉口的流量预测方面,唐艳等【∮肦径向基函数神经网络对十字路口的车流量进行仿真模拟,缩短预测时问,提高预测精度。陈新全等捧岢鲆恢只诨疑窬绲慕通流量预测方法,克服了无检测器交叉口获取交通器交叉口流量的相似分析和聚类分析。杨兆升等¨驯运用逐步回归法,均实现了无检测装置交叉脑げ狻@畲婢取璷在小波分析和离散卡尔曼第卷第贵州大学学报匀豢蒲О年文章编号———.贵阳市城市规划设计研究院,贵州贵阳;笾荽笱В笾莨笱收稿日期:一—基金项目:贵阳市科技局《短期交通流预测系统》钅勘嗪牛作者简介:魏定梅,女,贵州镇宁人,硕士研究生,研究方向:城市规划,..ㄑ蹲髡撸悍角伲珽:..#
万方数据
黎卜墨监龋哆\.,。惑蒙陨预测区域的道路网和交通小区模型的建立臼考捌淇占湮恢玫娜范捎弥鞒煞址治龇ǘ适应能力,能够提高具有非线性和随机性特征的交干路、次干