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《西南交通大学》 2004年
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基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究

李存军  
【摘要】:随着经济的发展和社会的进步,交通问题日益突出。作为有效解决现有道路交通问题的途径,发达国家正在竞相研究智能运输系统(ITS)。ITS将成为21世纪现代化地面交通运输体系的发展方向,是交通运输进入信息时代的重要标志。以交通流量为重要内容的道路交通信息是所有ITS项目不可缺少的基础,准确地预测交通流量是ITS的关键所在,也是交通流诱导研究的重要环节。交通流量是一个时变的非线性系统,其内部变量、输入变量众多,结构复杂。采用部分因素和指标或单个的模型仅能体现系统的局部,多个变量的科学综合、多种数据或多个模型的有效融合能够显著提高预测精度和模拟效果。基于此,本文提出了基于集成神经网络的城市道路交通流量的融合预测模型。 该融合预测模型和传统的预测方法相比,既不是单一的数据预测方法的运用,也不是对单一预测数据的使用,更不是对这些方法和数据的简单组合,而是包括从拓展数据源到选择有效的预测方法,再到方法和数据的融合。该模型一方面提高了预测的准确性,另一方面提高了预测的鲁棒性。 本文以城市道路交叉口为例,对基于集成神经网络的融合交通流量预测的模型、方法和具体实现途径进行了研究,主要包括以下方面: 1)根据融合预测的需要分析了交通流量的分布特性:周期性、连续性和相关性。这些特性反映了交通流量的决定因素和影响因素; 2)建立了路口交通流量融合预测的多源数据模型,扩展了预测的数据基础,为预测的准确性和鲁棒性准备了条件; 3)提出了根据流量周期性的灰色神经网络预测方法; 4)应用小波分析理论对交通流量进行多分辨率分析,提出了根据流量连续性的小波神经网络预测方法; 5)提出了对各路口流量进行实时相关性分析的方法,和一定日期内相应时间段路口流量相关性的模糊综合评价方法,提出了利用路网中相关路口的数据预测流量的神经网络方法; 6)提出了融合预测模型中局部预测有效性检验的聚类分析方法以 西南交通大学博士研究生学位论文 第H页 及实现最终融合预测的模糊神经网络模型。 本文在仿真生成的流量数据的基础上,对上述模型和方法的有效 性进行了验证。 关键字:交通工程,神经网络,数据融合,交通流量预测,灰色 理沦,小波分析,相关性分析,模糊评价,有效性检验,聚类分析, 模糊系统
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:U491;TP183

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 胡毅;关节式坐标测量机热变形误差建模及修正研究[D];合肥工业大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【参考文献】
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【共引文献】
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6 党丽华;高志明;韩夏冰;毕慧超;;Q235钢的大气腐蚀电化学噪声小波包分析[A];中国腐蚀电化学及测试方法专业委员会2012学术年会论文集[C];2012年
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9 曾宪伟;方洋旺;伍友利;王洪强;刘加丛;;一种新的最优制导律[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 覃菊莹;孟凡永;曾雪兰;;三角模糊数多属性决策的一种新方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜金龙;土地利用变化及其对生态系统服务价值影响研究[D];华中农业大学;2010年
2 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
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6 年军艳;普适计算下的上下文感知计算若干关键技术研究[D];安徽工程大学;2010年
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 诸葛敬敏;城市快速道路交通流特性研究[D];北京工业大学;2000年
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【二级引证文献】
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1 王爱民;宋强;李华;张运素;徐蕾;;小样本贫信息条件下高炉冶炼烧结终点组合预测法[J];重庆大学学报;2011年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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5 赵宪尧;;城市道路立体交叉等级设计[A];中国土木工程学会市政工程专业委员会第一次城市桥梁学术会议论文集[C];1987年
6 徐志方;贺小明;张传维;沈路;;集成神经网络信息融合技术在给水泵故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
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8 房颖;;城市道路交通拥堵状况分析与对策[A];第三届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2006年
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6 曾辉 记者 陈桂娟;违法记录进入系统谁说情都没用[N];大连日报;2008年
7 本报记者 杨烨 通讯员 简工博;通过雾雨天气“随堂考”[N];人民公安报;2009年
8 赵德宇 记者 陈鹏;我市进入一等 管理水平城市之列[N];大连日报;2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李存军;基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究[D];西南交通大学;2004年
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9 杨永勤;城市道路节点规划设计理论与方法研究[D];北京工业大学;2006年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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5 曹鹏;城市道路交通信号实时控制的数学模型[D];北京交通大学;2010年
6 孙茜;基于广义出行费用的城市道路交通能耗控制方法研究[D];合肥工业大学;2010年
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