文档介绍：北京工业大学硕士学位论文凹囡塑地些墨褪盥璺丛竖:至壁基丛坠墅旦￡基詆△曼羔盟鱼题英文并列堡垒§娶墅旦里铝看钥讶ⅰ阦叁星三￡曼叁萘ㄎ鱈目匮蝰登疆当堡鲎王猩奎逼超划差塞查研冤生姓名:业:研究方向:导师姓名:分类号:单位代码:学号:密级:公开专韭直至些友堂立直塑圈匠壬压国芈论文报告提交日期軶§生』目授予单位破畹刂
摘要中处于重要地位的快速路的交通状态进行预测,对于提高交通运输效率,特别是物流配送企业的效率具有重要的理论意义和实用价值。理法对交通数据进行了奇异点的剔除,应用数值差分法对丢失数据进行了估计;关键词小波分析;人工神经网络;平假日因子:小时短期交通预测短期交通预测是交通控制、车辆导航等领域需要解决的重要问题之一。研究交通预测的理论和方法,从而实现比较准确地预测未来分钟或更长一段时间内道路上的交通状况,对于缓解城市交通堵塞、避免社会资源的浪费有着重要的意义和应用价值。城市快速路作为城市路网中的主要经脉,承担了城市中大部分的长距离交通,快速路的交通状况在相当程度上影响着城市的出行质量。在智能交通系统的大背景下,如何利用丰富的交通检测数据,对未来的交通流状态,特别是在城市起源于上世纪四十年代的人工神经网络侨斯ぶ悄艿囊桓龇种В它在很多领域得到了广泛的应用。神经网络能学习贮存以往的历史经验知识,并能外推到未来,这是神经网络用于预测领域的理论依据。对于非线性的时间序列预测,神经网络比其他数学模型更有效和精确度更高。本文基于路段上的实时的观测交通流数据,利用人工神经网络方法,结合信号处理技术,对城市快速路段上未来小时单点的交通流速度预测算法进行了研究。具体包括以下工作:对快速路段上的交通数据进行了预处理。包括应用交通流闽值法、交通流机应用了小波分析理论对数据序列进行了滤噪处理,在尽可能保证原始数据的特征的情况下,有效地过滤掉噪声数据的干扰。利用人工神经网络的相关理论和方法对交通速度数据进行了训练和预测,在输入变量中考虑了日期类型,应用了平假日因子,最后通过实际预测验证,本论文所建立的神经网络预测模型充分考虑了各种影响因素,预测精度良好,具有较好的非线性映射能力,有进一步开发应用于实际预测的良好前景。
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签名:益盔末日期:址导师签名:圃【关于论文使用授权的说明日期:基爬≤、』独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅:学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:
第滦髀课题来源研究背景本课题来源于北京市科学技术委员会的项目“北京市商用车辆运营管理关键技术及示范工程”,它是“北京市智能交通系统规划与实施方案研究”大课题中的重点科研课题。该项目主要是为北京市中小型物流企业提供一套切实可行的商用车辆调度的解决方案。本研究课题为该项目的子课题,“北京市路网的动态交通预测”,为项目提供关于路网上的交通状况的预测,使得商用车队的调度能世纪年代以来,随着社会经济的发展,路网的通行能力已无法满足日益增长的交通需要,交通拥挤和堵塞现象变的日益严重,由此而导致的交通事故和环境污染也不断增加,交通问题已成为影响城市功能正常发挥和可持续发展的一个关键因素。单纯地依靠改变道路几何线型和修建新的道路,已无法解决由交通需求和交通供给之间的矛盾而引起的交通问题,只有通过使用先进的科学技术来不断完善交通运输系统和管理体系,大幅度地提高现有道路网的通行能力和运行效率,才是解决交通问题的有效途径。自从上世纪年代以来,发达国家开始投入大量的人力和物力进行道路交通运输系统的管理与控制技术的开发。于是,运用备种高新技术解决道路交通问题的思想应运而生,这就是智能交Ⅱ墙冉男畔⒓际酢⑹萃ㄐ偶际酢⒌缱涌刂萍际跫凹扑慊砑际等有效地综合运用于地面交通管理体系,从而建立起一种火范围、全方位发挥作用、实时、准确、高效的交通运输管理系统。煌诖车慕煌ㄏ低常仅强调传统的交通工具,基础设施以及行业管理的智能化,而且强调智能体之间的系统性、信息交流的交互性以及服务的广泛性,其核心技术是