基于人工智能神经网络的交通流量预报与显示的研究与实现

基于神经网络的交通流量预测与显示的研究

摘 要

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的有效措施，实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。在简要介绍智能系统中交通流量的实时检测设备的基础上，为满足交通流量诱导系统的理论需要，建立了实时交通流量神经网络预测模型。交通流量预测在道路交通规划与建设中占有重要的地位，是道路交通规划与建设中重要的技术指标，但现行的交通流量预测方法大都存在许多问题，因此本文应用人工神经网络的BP网络模型，建立交通流量预测模型，并以实际道路为例，对模型进行了理论验证。经验证，可以实现对交通流量的快速、准确预测，且精度较高具有可行性。该模型为交通流量诱导系统提供了预测交通状况的很好的一种方法。

关键词：人工神经网络；智能交通系统；交通量预测

目  录

                                     

摘要Ⅰ

Abstract Ⅱ

第1章  绪论．1

1.1 智能交通系统简介．1

1.2 课题背景、目的及意义．2

1.3 国内外研究现状．2

1.4 本文主要研究内容．2

第2章  人工神经网络的原理4

2.1 人工神经元网络研究的发展简史．4

2.2 人工神经元模型．5

2.3 人工神经元网络的特点．7

2.4 人工神经网络的基本原理．7

第3章  交通流量分析与研究10

3.1 空中交通流量管理分析与研究．10

3.2 城市路网结点交通流量调查12

第4章  模型建立15

4.1 BP人工神经网络原理15

4.2 BP网的神经元模型及网络结构16

4.3 BP神经网络17

4.4 BP网实现对交通流的预测21

4.5 改进的BP神经网络．22

4.5.1 改进BP网络算法的思路23

4.5.2 改进BP网络的交通流预测算法24

第5章  Matlab仿真26

5.1 Matlab特点与应用．26

5.2 Matlab神经网络工具箱函数简介．27

5.3 算例28

结论30

参考文献.．31

致谢.．32

附录 1.．33

附录 2.．35