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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


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