基于GA-BP神经网络衡大高速公路日交通流量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用bp神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。

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.

结合灰色模型和bp神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法。以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律。

文章主要对江西高速公路信息中心建设中的道路气象监测平台和交通应急监控平台做了一些具体的研究。主要研究内容首先是道路气象监测平台监测各路段及关键点的各种异常交通环境因素变化和气象状况。将数据信息及时传送到高速公路信息中心基于地理信息系统gis模型，再通过bp神经网络模型分析路况实时气象数据（气温、湿度、风向、路面温度、能见度等）与道路车辆行驶状况（如交通量、速度、道路占有率等）之间的关系，模拟道路天气对道路车辆的影响。

轨道交通客流量是城市轨道运营组织的依据,由于客流的随机性、不确定性,客流预测难度较大。为了更加准确的预测城市轨道交通的客流量,便于制定轨道交通运营计划,本文采用基于神经网络的轨道交通客流预测方法。该方法通过对以往日客流数据的分析,针对客流的非线性特征,构建神经网络时间序列模型对轨道客流量进行预测。

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进bp神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的bp网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了bp神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.

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。

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

根据安全车速的概念与特征,提出综合运用客观数据与主观数据,进行bp神经网络安全车速预测的方法。首先确定影响安全车速的主要因素,然后通过客观分析与主观分析方法相结合的方式,获取相关因素影响下高速公路的典型安全车速,作为建立神经网络计算所需的样本与验证数据。模型的训练与验证过程表明,主客观数据相结合的神经网络方法能够较好地预测复杂因素影响下的高速公路安全车速。

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.

短时交通流预测是现代智能交通系统的核心内容,针对城市道路被占所造成的城市交通拥堵排队问题,以路段视频统计为例,利用bp神经网络方法就实际通行能力、具体车辆数、事故持续时间与排队最长长度之间的关系进行预测分析,从实验模拟结果来看,该方法能有效地解决交通流实时和可靠性预测。

交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点.在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了bp神经网络.进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均gdp作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用lm算法或galm算法优化的bp神经网络模型对交通事故进行预测.实验表明,galm算法优化的bp神经网络模型与bp神经网络或lm算法优化的bp神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测.

城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题.建立一种新的gso-bpnn方法,该方法在bp网络的基础上植入gso算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通bp网络预测模型,结果显示gso-bpnn方法的预测精度较高.

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...

本文首先根据北京城市轨道交通网络的特点，以静态非平衡分配模型中的最短路径分配为理论基础，实现历史客流在断面上的分配，得到具有参考价值的断面客流。然后通过大量bp神经网络建模试验，对北京城市轨道交通客流预测问题，建立了合理的预测模型。最后利用bp神经网络模型对13号线西直门站至2号线西直门站的换乘断面客流进行预测，并与最小二乘拟合结果进行对比分析，得出合理的客流预测结果。

为降低船舶交通流量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色模型和反向传播(backpropagation,bp)神经网络模型优缺点的基础上,构建灰色神经网络模型预测船舶交通流量.以实际测量值作为初始数据构建不同的灰色模型,各种灰色模型的预测值作为神经网络的输入值,得到最佳预测模型.实例分析表明:灰色神经网络模型可提高预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型;该模型具有所需初始数据少和非线性拟合能力强的特点,用于船舶交通流量预测是可行和有效的.

高校实验室安全评价是实验室安全管理中的薄弱环节.针对目前高校实验室安全评价缺乏较全面、合理、高效评价方法的问题,以如何能科学、客观、准确地评价高校实验室安全水平为目的,在探索bp神经网络和遗传算法理论的基础上,将二者结合,应用于高校实验室安全评价中,对基于ga-bp神经网络的高校实验室安全评价展开了研究.ga-bp网络评价模型能够在更短的时间内,达到更高的精度,收敛速度、精确性和稳定性明显优于bp网络评价模型,验证了遗传算法优化bp神经网络的合理性和高效性.

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。