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基于神经网络的路段行程时间预测研究
中文名称: 基于神经网络的路段行程时间预测研究
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论文编号: 4143209收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 模式识别与智能系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 交通诱导 行程时间预测 人工神经网络 BP PSO GA RBF
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 交通问题是困扰现代城市的世界性难题.随着我国城市建设的飞速发展,私家车保(略).据专家预测到2020年,我国私家车拥有量将增加到1亿辆,交通问题已成为我国各大中城市面临的主要问题之一.建立智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS),是解(略)有效途径.交通诱导是ITS的重要组成部分,而车辆路段行程时间作为反映道路交通状况的重要指标之一,是交通诱导的重要内容.目前,国内外关于路段行程时间预测的研究已十分全面,但考虑到国内大部分(略)的具体情况,只能通过预测路段行程的平均速度,进而预测路段行程时间. 本文针对交通诱导的应用需求,开展交通路段行程时间预测方法的分析和研究.论文深入讨论了几种典型的路段行程时间预测模型,分析了目前路段行程时间预测模型的优点和不足之处.结合昆明市的(略)的实际情况,确定采用道路环型线圈感应检测器获取交通流量、占有率和平均行程速度等交通实测参数,通过加权平均预处理作为分析和研究的基础数据.在此基础上设计了基本BP网络和RBF网络两种人工神经网络预测模型,(略)算法优化的BP网络和粒子群算法优化的BP网络模...
The transportation question is a worldwide problem which troubled modern big cities. With (omitted)development of urban construction in our country, private car ownership (omitted)sed dramatically. Experts predict that(omitted)China's private car ownership will increase to 100 millions, the traffic problem has currently become China's major pro(omitted) each big or media-sized city. The establishment of intelligent transportati(omitted)(ITS) is an effective way to solve traffic problems. Transport indu...
目录:
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-17页
  ·研究背景第8-9页
  ·国内外研究现状分析第9-14页
    ·国内外ITS研究现状第9-12页
    ·路段行程时间预测研究现状第12-14页
  ·研究的目的和意义第14-15页
  ·论文的主要工作第15-16页
  ·论文的组织第16-17页
第2章 交通参数的解析与处理第17-31页
  ·交通参数的选择第17页
  ·线圈数据的解析第17-27页
    ·行程时间的采集技术第18-19页
    ·交通流信息采集技术第19-23页
    ·线圈数据的解析规则第23-27页
  ·交通参数预处理第27-29页
  ·误差分析指标第29-30页
  ·小结第30-31页
第3章 经典路段行程时间预测方法研究第31-43页
  ·卡尔曼滤波第31-33页
    ·卡尔曼滤波简介第31页
    ·卡尔曼滤波模型的建立第31-33页
  ·基于GPS/GIS的行程时间预测模型第33-35页
    ·GPS/GIS的行程时间预测模型建立第33-34页
    ·GPS/GIS模型的优缺点第34-35页
  ·人工神经网络第35-42页
    ·人工神经网络发展史第35-36页
    ·人工神经网络的优势第36页
    ·BP神经网络第36-40页
    ·RBF网络第40-42页
  ·小结第42-43页
第4章 基于神经网络的路段行程时间预测模型设计与构建第43-55页
  ·简单BP网络模型第43页
  ·遗传算法优化的BP网络模型第43-47页
    ·概述第43-44页
    ·遗传优化算法BP神经网络模型的建立第44-47页
  ·粒子群算法优化的BP网络模型第47-49页
    ·粒子群算法简介第47页
    ·粒子群算法的实现第47-48页
    ·模型建立第48-49页
  ·RBF网络模型构建第49-51页
  ·几种模型理论对比第51-54页
    ·几种网络模型理论方面对比第51-53页
    ·RBF网络与BP网络结构比较第53-54页
  ·小结第54-55页
第5章 路段行程时间预测仿真与分析第55-64页
  ·基本BP网络模型的仿真第55-57页
  ·遗传算法优化的BP网络模型仿真第57-59页
  ·粒子群算法优化的BP网络模型仿真第59-60页
  ·RBF网络模型仿真第60-62页
  ·仿真结果分析第62-63页
  ·小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读硕士期间完成的论文第71页
攻读硕士期间参加的项目第71页
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