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

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

引言高速公路交通量預(yù)測是高速公路建設(shè)項目可行性研究報告的一項重要內(nèi)容,它是進行交通量現(xiàn)狀評價、綜合分析建設(shè)項目的必要性和可行性的基礎(chǔ),是確定高速公路建設(shè)項目的技術(shù)等級、工程規(guī)模、效益分析的主要依據(jù)。同時,其準(zhǔn)確率直接關(guān)系高速公路投資回報率,甚至影響項目國民經(jīng)濟評價及財務(wù)評價。根據(jù)調(diào)查資料和工程項目的性質(zhì)選用不同的預(yù)測方法,國內(nèi)、外已提出的各種預(yù)測方法多達200種左右,但用于實際操作的較少,如頭腦風(fēng)暴法、專家預(yù)測法、

以宏觀動態(tài)交通流模型為基礎(chǔ),分析了模型中各個參數(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)測模型建立的方法,對高速公路進行建模.該模型可以通過對高速公路交通流信息的實時采集對參數(shù)進行動態(tài)的修正,達到交通流信息預(yù)測的準(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,對兩種模型進行有機地組合,構(gòu)建一種改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測船舶流量方法。以實際船舶交通流量和主要影響因素為數(shù)據(jù),運用遺傳算法改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對上海洋山港的船舶交通流量進行預(yù)測,計算和matlab仿真結(jié)果表明,改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不僅精度較高,而且能準(zhǔn)確預(yù)測船舶交通流量的變化規(guī)律。

文章主要對江西高速公路信息中心建設(shè)中的道路氣象監(jiān)測平臺和交通應(yīng)急監(jiān)控平臺做了一些具體的研究。主要研究內(nèi)容首先是道路氣象監(jiān)測平臺監(jiān)測各路段及關(guān)鍵點的各種異常交通環(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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析路況實時氣象數(shù)據(jù)（氣溫、濕度、風(fēng)向、路面溫度、能見度等）與道路車輛行駛狀況（如交通量、速度、道路占有率等）之間的關(guān)系，模擬道路天氣對道路車輛的影響。

軌道交通客流量是城市軌道運營組織的依據(jù),由于客流的隨機性、不確定性,客流預(yù)測難度較大。為了更加準(zhǔn)確的預(yù)測城市軌道交通的客流量,便于制定軌道交通運營計劃,本文采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道交通客流預(yù)測方法。該方法通過對以往日客流數(shù)據(jù)的分析,針對客流的非線性特征,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列模型對軌道客流量進行預(yù)測。

針對如何精確預(yù)測公路旅游客流量這一問題,論述了公路旅游客流量研究背景,對包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在內(nèi)的幾類模型進行了分析,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型運用在公路旅游客流量預(yù)測中的優(yōu)勢.以實證分析為背景,論述了改進bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路旅游客流量預(yù)測中的應(yīng)用,并深入研究了實際運用中輸入/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)選擇等實際問題,對預(yù)測結(jié)果和實際值進行了比較和分析論述,得到一個適合的bp網(wǎng)絡(luò).最后對幾種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果進行比較,說明了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路旅游客流量預(yù)測的合理性與可行性.

結(jié)合高速公路的特點,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)測模型,以湖南高速公路物流為樣本對模型進行實證分析,驗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 帶隊老師冉北 學(xué)校名稱欒川縣第一高級中學(xué) 摘要：本文介紹應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高速公路交通量的預(yù)測，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)測模型，運用該模型對 高速公路的收費情況進行預(yù)測，從而間接預(yù)測該高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

根據(jù)安全車速的概念與特征,提出綜合運用客觀數(shù)據(jù)與主觀數(shù)據(jù),進行bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全車速預(yù)測的方法。首先確定影響安全車速的主要因素,然后通過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速,作為建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算所需的樣本與驗證數(shù)據(jù)。模型的訓(xùn)練與驗證過程表明,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)測復(fù)雜因素影響下的高速公路安全車速。

為了提高高速公路交通安全評價的準(zhǔn)確性及可靠性,在遵循評價基本原理及相關(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價方法,建立了高速公路交通安全評價模型,并對新疆s045線交通安全狀況進行實例分析。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價準(zhǔn)確性較高,其涉及參數(shù)較少,操作簡便,評價科學(xué)。

為了評價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態(tài)信息,在對國內(nèi)外交通安全評價的方法進行研究的基礎(chǔ)上,提出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型進行高速公路交通安全評價.在對交通事故進行調(diào)查分析的基礎(chǔ)上,從影響高速公路交通安全的6個方面,建立了相應(yīng)的評價指標(biāo)體系,共計18個指標(biāo).每個指標(biāo)有確定的指數(shù)等級劃分依據(jù)、評價要求、調(diào)查方法.采用c++語言開發(fā)了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的綜合評價軟件,在江西省梨溫和昌泰2條高速公路進行實際應(yīng)用.對評價結(jié)果進行了分析,表明該方法操作性強、結(jié)果可靠.

短時交通流預(yù)測是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容,針對城市道路被占所造成的城市交通擁堵排隊問題,以路段視頻統(tǒng)計為例,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法就實際通行能力、具體車輛數(shù)、事故持續(xù)時間與排隊最長長度之間的關(guān)系進行預(yù)測分析,從實驗?zāi)M結(jié)果來看,該方法能有效地解決交通流實時和可靠性預(yù)測。

交通事故的發(fā)生因受隨機因素的影響而呈現(xiàn)出不確定性和非線性的特點.在分析交通事故與人口、車輛、道路、經(jīng)濟發(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).進而,選取總?cè)丝?、機動車駕駛員人數(shù)、公路密度、民用車輛、人均gdp作為交通事故預(yù)測模型的輸入向量,以交通事故的四項指標(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)模型對交通事故進行預(yù)測.實驗表明,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.

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)測不準(zhǔn)確而帶來的資源浪費和低效益問題.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,對比普通bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,結(jié)果顯示gso-bpnn方法的預(yù)測精度較高.

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析——簡述了高速公路軟基沉降觀測的目的和意義。介紹了工后沉降的預(yù)測方法。其后，簡述了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)報方法。結(jié)合江蘇省某高速公路現(xiàn)場監(jiān)測資料，進行了實例分析，說明...

本文首先根據(jù)北京城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的特點，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)，實現(xiàn)歷史客流在斷面上的分配，得到具有參考價值的斷面客流。然后通過大量bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模試驗，對北京城市軌道交通客流預(yù)測問題，建立了合理的預(yù)測模型。最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對13號線西直門站至2號線西直門站的換乘斷面客流進行預(yù)測，并與最小二乘擬合結(jié)果進行對比分析，得出合理的客流預(yù)測結(jié)果。

為降低船舶交通流量的預(yù)測誤差,提高預(yù)測精度,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)缺點的基礎(chǔ)上,構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測船舶交通流量.以實際測量值作為初始數(shù)據(jù)構(gòu)建不同的灰色模型,各種灰色模型的預(yù)測值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,得到最佳預(yù)測模型.實例分析表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可提高預(yù)測精度,預(yù)測結(jié)果比較理想,優(yōu)于單一預(yù)測模型;該模型具有所需初始數(shù)據(jù)少和非線性擬合能力強的特點,用于船舶交通流量預(yù)測是可行和有效的.

高校實驗室安全評價是實驗室安全管理中的薄弱環(huán)節(jié).針對目前高校實驗室安全評價缺乏較全面、合理、高效評價方法的問題,以如何能科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確地評價高校實驗室安全水平為目的,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)用于高校實驗室安全評價中,對基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價展開了研究.ga-bp網(wǎng)絡(luò)評價模型能夠在更短的時間內(nèi),達到更高的精度,收斂速度、精確性和穩(wěn)定性明顯優(yōu)于bp網(wǎng)絡(luò)評價模型,驗證了遺傳算法優(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測資料,建立了預(yù)測路基沉降的等時距bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并運用三次樣條插值獲得預(yù)測時間段內(nèi)任一時刻沉降值,并與實測值進行比較,證明它具有很高的預(yù)測精度。

借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立了可依據(jù)現(xiàn)場量測信息對軟基路堤沉降量隨時間而發(fā)展的過程進行動態(tài)預(yù)報的分析方法。其要點是:建立公路軟基沉降預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并將前期沉降觀測值作為樣本,通過神經(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)測后期沉降量

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