基于BP神经网络的高速公路安全车速预测

引言高速公路交通量预测是高速公路建设项目可行性研究报告的一项重要内容,它是进行交通量现状评价、综合分析建设项目的必要性和可行性的基础,是确定高速公路建设项目的技术等级、工程规模、效益分析的主要依据。同时,其准确率直接关系高速公路投资回报率,甚至影响项目国民经济评价及财务评价。根据调查资料和工程项目的性质选用不同的预测方法,国内、外已提出的各种预测方法多达200种左右,但用于实际操作的较少,如头脑风暴法、专家预测法、

以高速公路交通流预测为研究对象,简化了高速公路宏观动态交通流模型,利用matlab神经网络工具建立模型并进行网络训练与预测。对嘉兴站附近高速公路交通流数据进行了采集、建模和预测。从预测结果中得知,基于bp神经网络交通流预测模型具有很高的可靠度,该简化的交通流模型更为简练,预测结果亦可以点带面地面描述该站点一定空间及时间范围内的交通流情况。

在现有双车道公路运行车速预测模型的基础上,利用matlab工具箱中的bp人工神经网络,根据实验路段的运行车速实测数据,通过反复训练,建立了双车道公路运行车速与平面线形要素之间的神经网络关系,得出一种基于神经网络的新的双车道公路运行车速预测模型,以用于新建双车道公路的线形设计中,在设计阶段考虑交通安全因素,从而提高线形设计的质量。同时,该模型可用于已有双车道公路的运行车速预测,根据预测车速值,对线形设计质量进行评价,并采取相应的改善及预防措施,提高双车道公路线形的安全性。在应用中发现,建立的运行车速预测模型的预测精度较高,具有一定的实际应用价值。

基于神经网络的高速公路软基沉降分析——简述了高速公路软基沉降观测的目的和意义。介绍了工后沉降的预测方法。其后，简述了bp神经网络的基本概念。论文提出了基于神经网络的高速公路工后沉降预报方法。结合江苏省某高速公路现场监测资料，进行了实例分析，说明...

准确的交通流预测是智能交通系统的关键技术,为此,本文以衡大高速为研究对象,提出基于ga-bp神经网络的衡大高速日交通流量预测方法。本文通过阈值方法对微波车检器数据进行预处理,根据ga-bp神经网络算法建立了交通流量预测模型,并通过计算机仿真验证对比预测结果和实际流量数据,其预测结果精度高,可满足日常交通管理需求,为交通管理提供了有效的技术支撑、本课题受到河北省交通运输厅科研课题(y-2014022)的支持。

结合高速公路的特点,基于层次分析法和神经网络,建立高速公路物流预测模型,以湖南高速公路物流为样本对模型进行实证分析,验证模型的有效性和准确性。

为了提高高速公路交通安全评价的准确性及可靠性,在遵循评价基本原理及相关要求的基础上,提出基于bp神经网络的高速公路交通安全评价方法,建立了高速公路交通安全评价模型,并对新疆s045线交通安全状况进行实例分析。结果表明:新疆s045线交通安全状况良好。基于bp神经网络的高速公路交通安全评价准确性较高,其涉及参数较少,操作简便,评价科学。

为了评价高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能获得交通安全状况的动态信息,在对国内外交通安全评价的方法进行研究的基础上,提出了bp神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在对交通事故进行调查分析的基础上,从影响高速公路交通安全的6个方面,建立了相应的评价指标体系,共计18个指标.每个指标有确定的指数等级划分依据、评价要求、调查方法.采用c++语言开发了基于bp神经网络模型的综合评价软件,在江西省梨温和昌泰2条高速公路进行实际应用.对评价结果进行了分析,表明该方法操作性强、结果可靠.

根据某高速公路高路堤填土施工期路基沉降实测资料,建立了预测路基沉降的等时距bp神经网络模型,并运用三次样条插值获得预测时间段内任一时刻沉降值,并与实测值进行比较,证明它具有很高的预测精度。

借助人工神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。其要点是:建立公路软基沉降预测的神经网络结构,并将前期沉降观测值作为样本,通过神经网络结构的训练寻求沉降及其主要影响因素的内在关系,据以预测后期沉降量

采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于改进的bp神经网络预测盐淮高速公路的路基的沉降。利用实测沉降资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小。

论文 题目bp神经网络在高速公路交通量预 测中的应用 作者孙学毅孙学凡 指导老师汪海洋 带队老师冉北 学校名称栾川县第一高级中学 摘要：本文介绍应用bp神经网络对高速公路交通量的预测，采用 matlab神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型，运用该模型对 高速公路的收费情况进行预测，从而间接预测该高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

基于模糊综合评价的bp神经网络方法,把实际的数据或专家的打分进行模糊处理,采用bp神经网络学习算法进行计算,克服了模糊综合评价权重确定的主观性过大的缺点,达到主观与客观完美结合的目的。该评价系统具有精度高和速度快的优点,相对误差小于1.2%。

工程项目前期造价的确定直接关系到整个项目的总体运作情况,因此准确的确定前期造价是非常重要的。目前工程中应用的投资估算编制方法不是很科学,采用bp神经网络方法改进投资估算的确定方法。结果表明,该方法可以有效的提高其编制精度,为科学的确定和有效的控制工程造价中全过程造价奠定了良好的工作基础。

以宏观动态交通流模型为基础,分析了模型中各个参数之间的函数关系.给出了基于bp神经网络理论的高速公路交通流预测模型建立的方法,对高速公路进行建模.该模型可以通过对高速公路交通流信息的实时采集对参数进行动态的修正,达到交通流信息预测的准确性要求.

为了提高高速公路沉降预测的精度,提出了"双曲线+神经网络"的混合模型对高速公路沉降进行预测.基于某省某高速公路k57+580m断面2003—2013年的实测沉降数据,采用双曲线模型对施工期和通车期分别进行沉降预测.然后利用构建的混合模型重新对该断面进行施工期和通车期的沉降预测,分析比较2种模型的预测精度.为了验证2种模型的预测精度,选取该高速公路k156+100m断面实测数据进行计算.结果表明,混合模型在施工期和通车期的预测值的中误差分别达到1.13和7.30mm,预测精度相比双曲线模型在施工期和通车期分别提高了66.2%和41.8%.

对公路网规模与经济发展的关系进行了分析,利用格兰杰因果检验法筛选指标,建立了基于bp神经网络的公路网规模预测模型,并对安徽省公路网合理规模进行了预测,以促进公路网建设与发展。

随着社会发展,汽车已经成为家庭的重要出行工具.汽车运行时间越长,故障发生率越高,不利于人们的生命健康安全.因此,利用现代模式识别、机器学习等技术构建一个汽车故障率预测模型,及时发现汽车运行故障,以便能够保证汽车以及乘用人的生命安全.本文详细地分析了bp神经网络的基本理论和概念,同时将其应用到汽车故障率预测中,可以提高故障率预测的准确度.

软土地基的沉降控制是保证高速公路建设质量的一个关键技术。论文主要介绍了一个对高速公路路基沉降进行预测的神经网络模型。对神经网络的bp算法进行了改进,提高了bp算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性。神经网络法预测路基沉降的难点之一是合适的训练样本构造问题,论文提出了新颖独特的"训练样本"构造方法,且应用效果良好。利用路基沉降量实测资料直接建模,采用bp网络计算的改进算法,可较为准确地预测大约4个月之后的沉降量,预测值与实测值吻合较好。

用人工神经网络预测高速公路软土地基的最终沉降——采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力，提出基于人工神经网络的高速公路软土地基最终沉降量的预测新方法。本方法利用实测资料直接建模，避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰，所建立的模型...

人工神经网络具有较强的自组织、自适应、容错性以及很强的学习、联想能力,本文将其应用到高速公路路基沉降预测中。重点介绍了elman模型方法,本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中的各种局限性,通过对高速公路路基实测沉降资料的计算分析,证明本模型预测精度高,简便易行,具有广泛的工程实用价值。

建筑节能是当今城市建设和社会发展的前沿和研究热点,对建筑的能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础,而建立反映能耗变化的预测模型是从宏观尺度上分析认识建筑能耗变化与发展特性、为公共建筑节能工作提供决策依据的有效途径和重要手段。研究针对常规bp网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的lm算法进行预测,构造了基于bp神经网络的建筑物用电量预测模型。以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,并采用matlab对预测模型进行了仿真预测。结果显示:误差在允许范围内。