基于BP神经网络的交通流量预测设计

在研究交通流量特性的基础上,以交通流量控制为最终目标,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的交通流量预测模型.以某市某三叉口路段为例进行仿真模拟,结果表明预测系统能较准确地预测出交通流量状况.     

基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义.     

基于QPSO-RBF神经网络的交通流量预测方法

提出一种粒子群优化神经网络的预测方法,首先基于改进的量子行为粒子群算法对神经网络进行训练,以保证各权值和阈值能得到最优解,同时对训练样本进行了基于聚类算法的优选.最后进行了仿真验证,证明本文方法用于短时交通流量预测可以获得较高的精度并且误差稳定,为交通流量预测的实际应用提供了一种参考.     

基于改进 BP 神经网络的交通流量预测仿真

交通流预测是智能运输系统中的路径诱导和交通流控制的必要条件,其实时性和可靠性直接关系到交通管理与控制的效果,因此本文利用利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化,从而应用强大非线性逼近能力实现交通流量的准确预测,并且通过实验进行算法的仿真,结果表明,BP神经网络经遗传算法优化后,精度得到提高,而且BP神经网络对交通流量的预测是可行的。     

基于SVM短时交通流量预测

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用.但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测.随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向.本文利用SVM (support vector machine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(genetic algorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数σ进行优化,同时比较SVM中不同核函数,包括多项式核函数(polynomial kernel)和径向基核函数(RBF kernel)的预测效果.径向基SVM (RBF SVM)训练时间要比多项式SVM (polynomial SVM)短,预测准确率和精度也要比多项式SVM要好.从仿真结果上看,SVM非常适合应用于短时交通流量预测,能够取得很好的预测效果与精度.     

灰色系统的交通流量短期预测

为了缓解交通拥堵问题,建立灰色模型对交通流量进行短期预测,从而提前知道道路的交通状况,最终起到交通诱导。     

基于IPSO-BP神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量具有非线性、随机性等特点,如何准确地进行短时交通流量预测,是智能交通系统研究的一项关键内容。传统的预测模型不能实时反映短时交通流量变化特点,同时BP神经网络的交通流量预测存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值、预测精度低等缺点。为了提高短时交通流量预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的复合预测模型,引入相对误差指标作为预测模型的评价指标,并利用实测的道路短时交通流数据对所构建的预测模型进行验证。结果表明,所提出的预测模型在短时间内寻出全局最优解,具有较好的预测精度,提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性。     

一种改进的BP算法在工程造价预测中的应用

针对在神经网络中得到广泛应用的BP算法难以确定隐节点个数的缺点,提出了一种动态调整隐节点数的改进的BP算法,以恰当确定隐节点数。在收集相似工程有关资料的基础上,考虑物价波动的影响,应用上述算法对工程造价进行预测。算例结果表明：该方法所得的工程造价预测值精度令人满意,具有应用价值。     

BP模型的改进算法及其在负荷预测中的应用

分析了ＢＰ模型学习算法－累积误差逆传播算法在接近极小点时收敛速度变得异常缓慢的原因，并通过对连接权值的调整量引入权重系数，提出了一种改进的ＢＰ模型学习算法，大大加快了收敛速度，提出了收敛性。还利用的改进算法对某省中期负荷进行了预测，逄例结果表明了该算法的有效性。     

基于改进小波神经网络的短时交通流量预测研究

针对城市短时交通流量具有复杂性和非线性等特点,提出了基于人工蜂群算法(ABC)优化小波神经网络对短时交通流量预测分析模型。以小波神经网络(WNN)为基础,将以前城市采集的交通流量作为预测样本,通过人工蜂群算法优化WNN网络结构、权值和阈值,并建立城市短时交通流量预测数学模型。实验仿真表明,所提出的算法预测结果比仅使用WNN算法以及粒子群优化BP神经网络算法效率更高,是一种有效可靠的交通流量预测方法。     

双机制Stacking集成模型在短时交通流量预测中的应用

交通流量预测对于智能交通管理决策具有重要意义,为克服传统单一模型预测精度低、稳定性不足,同时为解决Stacking集成模型对基学习器输出信息利用率不高的问题,提出了一种双机制Stacking集成模型.双机制包括内机制和外机制,内机制通过在元学习器中引入注意力机制来调整网络中的特征信息,外机制通过在基学习器中融入动态权重...     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

BP神经网络在股指预测中的应用

设计了一个三层的BP神经网络,优化了网络输入,结合Matlab神经网络工具箱,采用LM算法与归一化方法相结合的方法对网络进行训练与仿真,并对上证指数收盘价进行了预测,实验表明网络收敛快,泛化能力强.     

港口船舶交通流量预测

为更精确地对港口或航道内船舶交通流量进行预测,分别建立BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型进行仿真,并以宁波港船舶交通流量为例进行验证.结果表明,在宁波港现有发展基础和港口设施状况下,RBF神经网络用于宁波港船舶交通流量预测误差较小,预测值与实际值相近.     

中国南部交通流量预测模型研究

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分.为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法.并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统.     

基于组合模型的交通流量预测方法

随着智能交通系统的蓬勃发展,交通控制和交通流诱导成为智能交通系统(ITS)研究的热门问题,而实现交通控制诱导的关键问题是实时准确的短时交通流量预测,预测的精度直接影响交通控制和诱导的效果.为此,提出基于组合模型的交通流量预测方法,该方法将历史趋势模型和多元回归模型加权组合以建立组合预测模型,并利用加权平均的方法,对较精确的预测值赋予较大的权重,从而提高模型预测的精度.通过对2009年上海城市交通流量预测结果的分析,证明该方法可提高预测准确度.     

BP算法及其在煤与瓦斯突出预测中的应用

利用BP神经网络具有的“信息影射”特性，实现了影响煤与瓦斯突出的因素与突出事件之间的特定刺激一反应式感知和识别，进而挖掘和捕捉二者之间的内在相关规律，并将其应用于煤与瓦斯突出区域预测。对于原始BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部假饱和以及产生震荡等问题，通过调整学习系数、惯量系数等进行了改进，改进的BP神经网络在煤与瓦斯突出预测精度、预测效率方面明显优于传统预测方法。     

基于微粒群算法的交通流量组合预测研究

智能交通运输系统是目前国际公认的解决交通拥堵、提高运行效率的最佳途径,交通流的实时、准确预测是智能交通运输系统的核心技术之一;在对目前几种常见的交通流预测模型的基础上,提出一种基于微粒群算法的组合预测;新方法充分考虑了各种算法的优点,并结合重庆市某道路进行实证分析.     

基于城市道路卡口数据的交通流量预测

交通流量的预测可以为交通管理部门的工作和车主的出行规划提供很大帮助,如何进行准确且高效的交通流量预测是一个非常重要的问题。传统的交通流量预测数据通常是车速和行车轨迹,研究人员通过在高速上每隔一段距离布置交通传感器获得数据,这些方法应用于城郊地区和高速公路上,取得了很好的效果,但城市道路人口密集且交通情况复杂,不适合大规模布置传感器获得所需交通数据,所以不能使用现有的方法进行预测。笔者提出了一种利用城市道路卡口的交通流量数据进行预测的方法。首先,通过对已有的交通数据分析来总结交通流量周期性变化的特点;然后,基于这些周期性变化的特点来提取相应特征;最后,依据这些特征训练适用于城市卡口的交通流量预测模型。基于真实交通数据集进行了大量实验,结果表明,交通流量预测模型的预测值的RMSE和MAPE分别为15.3和7.3,即预测准确度可以达到92.7%。     

应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测

作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上,利用人工神经网络技术中的动量ＢＰ算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测,结果表明,该法具有较高的预测精度。