基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路安全車(chē)速預(yù)測(cè)

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、

以高速公路交通流預(yù)測(cè)為研究對(duì)象,簡(jiǎn)化了高速公路宏觀動(dòng)態(tài)交通流模型,利用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具建立模型并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與預(yù)測(cè)。對(duì)嘉興站附近高速公路交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、建模和預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果中得知,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測(cè)模型具有很高的可靠度,該簡(jiǎn)化的交通流模型更為簡(jiǎn)練,預(yù)測(cè)結(jié)果亦可以點(diǎn)帶面地面描述該站點(diǎn)一定空間及時(shí)間范圍內(nèi)的交通流情況。

在現(xiàn)有雙車(chē)道公路運(yùn)行車(chē)速預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,利用matlab工具箱中的bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)實(shí)驗(yàn)路段的運(yùn)行車(chē)速實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練,建立了雙車(chē)道公路運(yùn)行車(chē)速與平面線形要素之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,得出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新的雙車(chē)道公路運(yùn)行車(chē)速預(yù)測(cè)模型,以用于新建雙車(chē)道公路的線形設(shè)計(jì)中,在設(shè)計(jì)階段考慮交通安全因素,從而提高線形設(shè)計(jì)的質(zhì)量。同時(shí),該模型可用于已有雙車(chē)道公路的運(yùn)行車(chē)速預(yù)測(cè),根據(jù)預(yù)測(cè)車(chē)速值,對(duì)線形設(shè)計(jì)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),并采取相應(yīng)的改善及預(yù)防措施,提高雙車(chē)道公路線形的安全性。在應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),建立的運(yùn)行車(chē)速預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度較高,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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...

準(zhǔn)確的交通流預(yù)測(cè)是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),為此,本文以衡大高速為研究對(duì)象,提出基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衡大高速日交通流量預(yù)測(cè)方法。本文通過(guò)閾值方法對(duì)微波車(chē)檢器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,根據(jù)ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了交通流量預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際流量數(shù)據(jù),其預(yù)測(cè)結(jié)果精度高,可滿足日常交通管理需求,為交通管理提供了有效的技術(shù)支撐、本課題受到河北省交通運(yùn)輸廳科研課題(y-2014022)的支持。

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。

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.

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。

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

基于模糊綜合評(píng)價(jià)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,把實(shí)際的數(shù)據(jù)或?qū)＜业拇蚍诌M(jìn)行模糊處理,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行計(jì)算,克服了模糊綜合評(píng)價(jià)權(quán)重確定的主觀性過(guò)大的缺點(diǎn),達(dá)到主觀與客觀完美結(jié)合的目的。該評(píng)價(jià)系統(tǒng)具有精度高和速度快的優(yōu)點(diǎn),相對(duì)誤差小于1.2%。

工程項(xiàng)目前期造價(jià)的確定直接關(guān)系到整個(gè)項(xiàng)目的總體運(yùn)作情況,因此準(zhǔn)確的確定前期造價(jià)是非常重要的。目前工程中應(yīng)用的投資估算編制方法不是很科學(xué),采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法改進(jìn)投資估算的確定方法。結(jié)果表明,該方法可以有效的提高其編制精度,為科學(xué)的確定和有效的控制工程造價(jià)中全過(guò)程造價(jià)奠定了良好的工作基礎(chǔ)。

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.

為了提高高速公路沉降預(yù)測(cè)的精度,提出了"雙曲線+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"的混合模型對(duì)高速公路沉降進(jìn)行預(yù)測(cè).基于某省某高速公路k57+580m斷面2003—2013年的實(shí)測(cè)沉降數(shù)據(jù),采用雙曲線模型對(duì)施工期和通車(chē)期分別進(jìn)行沉降預(yù)測(cè).然后利用構(gòu)建的混合模型重新對(duì)該斷面進(jìn)行施工期和通車(chē)期的沉降預(yù)測(cè),分析比較2種模型的預(yù)測(cè)精度.為了驗(yàn)證2種模型的預(yù)測(cè)精度,選取該高速公路k156+100m斷面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算.結(jié)果表明,混合模型在施工期和通車(chē)期的預(yù)測(cè)值的中誤差分別達(dá)到1.13和7.30mm,預(yù)測(cè)精度相比雙曲線模型在施工期和通車(chē)期分別提高了66.2%和41.8%.

對(duì)公路網(wǎng)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了分析,利用格蘭杰因果檢驗(yàn)法篩選指標(biāo),建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路網(wǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)模型,并對(duì)安徽省公路網(wǎng)合理規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè),以促進(jìn)公路網(wǎng)建設(shè)與發(fā)展。

隨著社會(huì)發(fā)展,汽車(chē)已經(jīng)成為家庭的重要出行工具.汽車(chē)運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng),故障發(fā)生率越高,不利于人們的生命健康安全.因此,利用現(xiàn)代模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)汽車(chē)故障率預(yù)測(cè)模型,及時(shí)發(fā)現(xiàn)汽車(chē)運(yùn)行故障,以便能夠保證汽車(chē)以及乘用人的生命安全.本文詳細(xì)地分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論和概念,同時(shí)將其應(yīng)用到汽車(chē)故障率預(yù)測(cè)中,可以提高故障率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度.

軟土地基的沉降控制是保證高速公路建設(shè)質(zhì)量的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。論文主要介紹了一個(gè)對(duì)高速公路路基沉降進(jìn)行預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp算法進(jìn)行了改進(jìn),提高了bp算法的學(xué)習(xí)收斂速度和網(wǎng)絡(luò)性能的穩(wěn)定性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測(cè)路基沉降的難點(diǎn)之一是合適的訓(xùn)練樣本構(gòu)造問(wèn)題,論文提出了新穎獨(dú)特的"訓(xùn)練樣本"構(gòu)造方法,且應(yīng)用效果良好。利用路基沉降量實(shí)測(cè)資料直接建模,采用bp網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的改進(jìn)算法,可較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)大約4個(gè)月之后的沉降量,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值吻合較好。

用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)高速公路軟土地基的最終沉降——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，提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟土地基最終沉降量的預(yù)測(cè)新方法。本方法利用實(shí)測(cè)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...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自組織、自適應(yīng)、容錯(cuò)性以及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想能力,本文將其應(yīng)用到高速公路路基沉降預(yù)測(cè)中。重點(diǎn)介紹了elman模型方法,本方法利用實(shí)測(cè)資料直接建模,避免了傳統(tǒng)方法計(jì)算過(guò)程中的各種局限性,通過(guò)對(duì)高速公路路基實(shí)測(cè)沉降資料的計(jì)算分析,證明本模型預(yù)測(cè)精度高,簡(jiǎn)便易行,具有廣泛的工程實(shí)用價(jià)值。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別、圖像處理、財(cái)務(wù)工程、數(shù)據(jù)采掘、工業(yè)控制、消防電子等許多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。文章著眼于高速公路路面質(zhì)量評(píng)價(jià),概述了高速公路路面質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要性,明確了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路路面質(zhì)量評(píng)價(jià)的提出,并就其作出驗(yàn)證,意在為高速公路路面質(zhì)量評(píng)價(jià)中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用提供思路與支持。