基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衡大高速公路日交通流量預(yù)測(cè)

基于甘肅高等級(jí)公路收費(fèi)年收入的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)合其收入和交通量之間的粗略關(guān)系,運(yùn)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)高等級(jí)公路各收費(fèi)站年收入,從而間接地對(duì)高等級(jí)公路交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè),為提高高速公路的管理與服務(wù)水平,對(duì)提高高等級(jí)公路管理部門(mén)的信息感知能力和應(yīng)急處置能力、提高路網(wǎng)運(yùn)行效率、建設(shè)和諧高等級(jí)公路具有極其重要的意義。

引言高速公路交通量預(yù)測(cè)是高速公路建設(shè)項(xiàng)目可行性研究報(bào)告的一項(xiàng)重要內(nèi)容,它是進(jìn)行交通量現(xiàn)狀評(píng)價(jià)、綜合分析建設(shè)項(xiàng)目的必要性和可行性的基礎(chǔ),是確定高速公路建設(shè)項(xiàng)目的技術(shù)等級(jí)、工程規(guī)模、效益分析的主要依據(jù)。同時(shí),其準(zhǔn)確率直接關(guān)系高速公路投資回報(bào)率,甚至影響項(xiàng)目國(guó)民經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)及財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)。根據(jù)調(diào)查資料和工程項(xiàng)目的性質(zhì)選用不同的預(yù)測(cè)方法,國(guó)內(nèi)、外已提出的各種預(yù)測(cè)方法多達(dá)200種左右,但用于實(shí)際操作的較少,如頭腦風(fēng)暴法、專(zhuān)家預(yù)測(cè)法、

以宏觀動(dòng)態(tài)交通流模型為基礎(chǔ),分析了模型中各個(gè)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系.給出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的高速公路交通流預(yù)測(cè)模型建立的方法,對(duì)高速公路進(jìn)行建模.該模型可以通過(guò)對(duì)高速公路交通流信息的實(shí)時(shí)采集對(duì)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的修正,達(dá)到交通流信息預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性要求.

結(jié)合灰色模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),對(duì)兩種模型進(jìn)行有機(jī)地組合,構(gòu)建一種改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)船舶流量方法。以實(shí)際船舶交通流量和主要影響因素為數(shù)據(jù),運(yùn)用遺傳算法改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)上海洋山港的船舶交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè),計(jì)算和matlab仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)不僅精度較高,而且能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)船舶交通流量的變化規(guī)律。

文章主要對(duì)江西高速公路信息中心建設(shè)中的道路氣象監(jiān)測(cè)平臺(tái)和交通應(yīng)急監(jiān)控平臺(tái)做了一些具體的研究。主要研究?jī)?nèi)容首先是道路氣象監(jiān)測(cè)平臺(tái)監(jiān)測(cè)各路段及關(guān)鍵點(diǎn)的各種異常交通環(huán)境因素變化和氣象狀況。將數(shù)據(jù)信息及時(shí)傳送到高速公路信息中心基于地理信息系統(tǒng)gis模型，再通過(guò)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析路況實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)（氣溫、濕度、風(fēng)向、路面溫度、能見(jiàn)度等）與道路車(chē)輛行駛狀況（如交通量、速度、道路占有率等）之間的關(guān)系，模擬道路天氣對(duì)道路車(chē)輛的影響。

軌道交通客流量是城市軌道運(yùn)營(yíng)組織的依據(jù),由于客流的隨機(jī)性、不確定性,客流預(yù)測(cè)難度較大。為了更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)城市軌道交通的客流量,便于制定軌道交通運(yùn)營(yíng)計(jì)劃,本文采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道交通客流預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)對(duì)以往日客流數(shù)據(jù)的分析,針對(duì)客流的非線性特征,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型對(duì)軌道客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

針對(duì)如何精確預(yù)測(cè)公路旅游客流量這一問(wèn)題,論述了公路旅游客流量研究背景,對(duì)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在內(nèi)的幾類(lèi)模型進(jìn)行了分析,說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型運(yùn)用在公路旅游客流量預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì).以實(shí)證分析為背景,論述了改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路旅游客流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,并深入研究了實(shí)際運(yùn)用中輸入/輸出向量的選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、隱層神經(jīng)元數(shù)目選擇、訓(xùn)練函數(shù)選擇等實(shí)際問(wèn)題,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值進(jìn)行了比較和分析論述,得到一個(gè)適合的bp網(wǎng)絡(luò).最后對(duì)幾種預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,說(shuō)明了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路旅游客流量預(yù)測(cè)的合理性與可行性.

結(jié)合高速公路的特點(diǎn),基于層次分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立高速公路物流預(yù)測(cè)模型,以湖南高速公路物流為樣本對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析,驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性。

論文 題目bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高速公路交通量預(yù) 測(cè)中的應(yīng)用 作者孫學(xué)毅孫學(xué)凡 指導(dǎo)老師汪海洋 帶隊(duì)老師冉北 學(xué)校名稱(chēng)欒川縣第一高級(jí)中學(xué) 摘要：本文介紹應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高速公路交通量的預(yù)測(cè)，采用 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用該模型對(duì) 高速公路的收費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而間接預(yù)測(cè)該高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

根據(jù)安全車(chē)速的概念與特征,提出綜合運(yùn)用客觀數(shù)據(jù)與主觀數(shù)據(jù),進(jìn)行bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全車(chē)速預(yù)測(cè)的方法。首先確定影響安全車(chē)速的主要因素,然后通過(guò)客觀分析與主觀分析方法相結(jié)合的方式,獲取相關(guān)因素影響下高速公路的典型安全車(chē)速,作為建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所需的樣本與驗(yàn)證數(shù)據(jù)。模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證過(guò)程表明,主客觀數(shù)據(jù)相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠較好地預(yù)測(cè)復(fù)雜因素影響下的高速公路安全車(chē)速。

為了提高高速公路交通安全評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性及可靠性,在遵循評(píng)價(jià)基本原理及相關(guān)要求的基礎(chǔ)上,提出基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評(píng)價(jià)方法,建立了高速公路交通安全評(píng)價(jià)模型,并對(duì)新疆s045線交通安全狀況進(jìn)行實(shí)例分析。結(jié)果表明:新疆s045線交通安全狀況良好?；赽p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性較高,其涉及參數(shù)較少,操作簡(jiǎn)便,評(píng)價(jià)科學(xué)。

為了評(píng)價(jià)高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能獲得交通安全狀況的動(dòng)態(tài)信息,在對(duì)國(guó)內(nèi)外交通安全評(píng)價(jià)的方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,提出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行高速公路交通安全評(píng)價(jià).在對(duì)交通事故進(jìn)行調(diào)查分析的基礎(chǔ)上,從影響高速公路交通安全的6個(gè)方面,建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,共計(jì)18個(gè)指標(biāo).每個(gè)指標(biāo)有確定的指數(shù)等級(jí)劃分依據(jù)、評(píng)價(jià)要求、調(diào)查方法.采用c++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的綜合評(píng)價(jià)軟件,在江西省梨溫和昌泰2條高速公路進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用.對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了分析,表明該方法操作性強(qiáng)、結(jié)果可靠.

短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容,針對(duì)城市道路被占所造成的城市交通擁堵排隊(duì)問(wèn)題,以路段視頻統(tǒng)計(jì)為例,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法就實(shí)際通行能力、具體車(chē)輛數(shù)、事故持續(xù)時(shí)間與排隊(duì)最長(zhǎng)長(zhǎng)度之間的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,從實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果來(lái)看,該方法能有效地解決交通流實(shí)時(shí)和可靠性預(yù)測(cè)。

交通事故的發(fā)生因受隨機(jī)因素的影響而呈現(xiàn)出不確定性和非線性的特點(diǎn).在分析交通事故與人口、車(chē)輛、道路、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素關(guān)系的基礎(chǔ)上,綜合考慮影響交通事故的多種因素,建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).進(jìn)而,選取總?cè)丝凇C(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員人數(shù)、公路密度、民用車(chē)輛、人均gdp作為交通事故預(yù)測(cè)模型的輸入向量,以交通事故的四項(xiàng)指標(biāo)作為輸出向量,利用lm算法或galm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)交通事故進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)表明,galm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或lm算法優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,具有較高的精度和較快的收斂速度,能更好地適用于交通事故預(yù)測(cè).

城市軌道交通作為公共交通客流量的分擔(dān)措施之一,能夠解決因客流量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確而帶來(lái)的資源浪費(fèi)和低效益問(wèn)題.建立一種新的gso-bpnn方法,該方法在bp網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上植入gso算法,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,并以某城市軌道交通客流量為例,對(duì)比普通bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,結(jié)果顯示gso-bpnn方法的預(yù)測(cè)精度較高.

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析——簡(jiǎn)述了高速公路軟基沉降觀測(cè)的目的和意義。介紹了工后沉降的預(yù)測(cè)方法。其后，簡(jiǎn)述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。論文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路工后沉降預(yù)報(bào)方法。結(jié)合江蘇省某高速公路現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)資料，進(jìn)行了實(shí)例分析，說(shuō)明...

本文首先根據(jù)北京城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以靜態(tài)非平衡分配模型中的最短路徑分配為理論基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)歷史客流在斷面上的分配，得到具有參考價(jià)值的斷面客流。然后通過(guò)大量bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模試驗(yàn)，對(duì)北京城市軌道交通客流預(yù)測(cè)問(wèn)題，建立了合理的預(yù)測(cè)模型。最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)13號(hào)線西直門(mén)站至2號(hào)線西直門(mén)站的換乘斷面客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與最小二乘擬合結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，得出合理的客流預(yù)測(cè)結(jié)果。

為降低船舶交通流量的預(yù)測(cè)誤差,提高預(yù)測(cè)精度,在分析傳統(tǒng)的灰色模型和反向傳播(backpropagation,bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)船舶交通流量.以實(shí)際測(cè)量值作為初始數(shù)據(jù)構(gòu)建不同的灰色模型,各種灰色模型的預(yù)測(cè)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,得到最佳預(yù)測(cè)模型.實(shí)例分析表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可提高預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想,優(yōu)于單一預(yù)測(cè)模型;該模型具有所需初始數(shù)據(jù)少和非線性擬合能力強(qiáng)的特點(diǎn),用于船舶交通流量預(yù)測(cè)是可行和有效的.

高校實(shí)驗(yàn)室安全評(píng)價(jià)是實(shí)驗(yàn)室安全管理中的薄弱環(huán)節(jié).針對(duì)目前高校實(shí)驗(yàn)室安全評(píng)價(jià)缺乏較全面、合理、高效評(píng)價(jià)方法的問(wèn)題,以如何能科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)高校實(shí)驗(yàn)室安全水平為目的,在探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法理論的基礎(chǔ)上,將二者結(jié)合,應(yīng)用于高校實(shí)驗(yàn)室安全評(píng)價(jià)中,對(duì)基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實(shí)驗(yàn)室安全評(píng)價(jià)展開(kāi)了研究.ga-bp網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型能夠在更短的時(shí)間內(nèi),達(dá)到更高的精度,收斂速度、精確性和穩(wěn)定性明顯優(yōu)于bp網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型,驗(yàn)證了遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合理性和高效性.

根據(jù)某高速公路高路堤填土施工期路基沉降實(shí)測(cè)資料,建立了預(yù)測(cè)路基沉降的等時(shí)距bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并運(yùn)用三次樣條插值獲得預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)任一時(shí)刻沉降值,并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較,證明它具有很高的預(yù)測(cè)精度。

借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立了可依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)信息對(duì)軟基路堤沉降量隨時(shí)間而發(fā)展的過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)的分析方法。其要點(diǎn)是:建立公路軟基沉降預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并將前期沉降觀測(cè)值作為樣本,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練尋求沉降及其主要影響因素的內(nèi)在關(guān)系,據(jù)以預(yù)測(cè)后期沉降量

采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非線性映射能力和學(xué)習(xí)能力,提出基于改進(jìn)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)鹽淮高速公路的路基的沉降。利用實(shí)測(cè)沉降資料直接建模,避免了傳統(tǒng)方法計(jì)算過(guò)程中各種人為因素的干擾,所建立的模型預(yù)測(cè)精度高、預(yù)測(cè)的沉降量誤差小。