基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

浅议高速公路交通量预测和收费标准制定

四阶段法基于起讫点调查,要获得全部路段交通量比较困难。经济增长因素、转移交通量、路网条件的 变化还影响其准确性。建议采用起讫点调查与区域内路段交通量历年实测量相结合的方法，提高前期收集数据的准确性；在标定交通量与分配模型时采用非平衡模型中的静态多路径分配方法，着重考虑出行时间、出行距离以及路况等因素对出行者选择出行路线的影响，使预测交通量更接近实际交通量，确定出相应的、合理的费率标准，让投资者在政府允许的年限内还清贷款和利息。     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

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。     

短时交通量时间序列的小波分析-模糊马尔柯夫预测方法

基于短时交通量时间序列的随机波动特征,提出一种小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法．首先对交通量时间序列进行多分辨率小波分解,然后对低频部分和高频部分分别进行重构,对重构后的基本信号和干扰信号建立模糊马尔柯夫模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果．此外,根据灰色系统理论的新息优先原理,实时更新马尔柯夫预测模型中的状态转移矩阵,进一步提高预测精度．通过对苏州某交叉口短时交通量预测,表明小波分析和模糊马尔柯夫结合的预测方法具有良好的抗干扰能力和容错能力．     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

贵州高速公路项目交通量预测探讨

本文阐述了经济发展与公路建设发展的互动关系,从经济与交通的"供需关系"和"导向关系"角度,分析研究了贵州高速公路项目交通量预测的重点及难点。同时,结合贵州实际,对远景交通量进行了探讨。     

高速公路交通量预测与监控策略

文章以宁宣杭高速公路宁国至千秋关段为例,分析了高速公路交通量的预测方法,并在预测交通量的基础上,提出了宁国至千秋关段高速公路的控制策略,为今后高速公路监控系统设计提供了依据。     

基于“四阶段法”的改扩建高速公路近期交通量预测

摘 要： 鉴于高速公路改扩建已成为时下我国高速公路发展建设中的常见现象及今后的一大发展方向,本文讨论了交通量预测的基本思路,以现状道路交通OD为基础,根据交通出行的趋势和特点,采用四阶段法（社会经济预测、交通生成预测、交通分布预测和交通分配）对改扩建高速公路交通量进行预测,为今后高速公路扩宽改造交通量预测工作如何开展提供思路。     

高速公路交通量预测失准问题与对策

文章根据三条高速公路建设项目关于交通量预测的后评价寻找预测缺陷。并总结交通量预测失准的原因，提出了解决该问题的三项具体措施。     

港口船舶交通流量预测

为更精确地对港口或航道内船舶交通流量进行预测,分别建立BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型进行仿真,并以宁波港船舶交通流量为例进行验证.结果表明,在宁波港现有发展基础和港口设施状况下,RBF神经网络用于宁波港船舶交通流量预测误差较小,预测值与实际值相近.     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

非参数回归方法在短时交通流预测中的应用

为了提高短时交通流预测的准确性,提出了应用改进的非参数回归方法进行短时交通流预测。利用反馈机制动态调节系统变量和输入变量集是对非参数回归方法的主要改进之处。将建立的模型用于北京实际大规模路网的交通流预测预报,实例分析结果表明,应用非参数回归方法的5m in交通流预测结果明显优于神经网络方法;有反馈调节机制的非参数回归方法优于有固定输入变量集的非参数回归方法。     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

Kalman滤波理论在短时交通预测上的应用

介绍了基于Kalman滤波理论的短时段交通量预测模型,并利用京沪高公路和南京禄口机场高速公路所采集的数据进行了仿真预测.预测结果表明Kalman滤波预测方法对各种状态交通流有较好的适应性,具有较高的预测精度.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

基于RBF神经网络的城市快速路短时交通流预测研究

为检验灰色模型及径向神经网络模型用于短时交通流预测的可行性及适用性,本文分析和比较了灰色模型GM（1,1）和RBF径向神经网络模型对短时交通流的预测效果。仿真实例表明,灰色模型不适合用于短时交通流预测,而径向神经网络能够准确预测短期交通流的未来变化趋势,当径向基函数的分布密度值在0.8~1.0之间时能够取得较高的预测精度。     

基于神经网络的公路货运量预测方法研究

通过对公路货运量的预测方法进行研究比较,并根据公路货运量形成的复杂和非线性等特点,建立BP神经网络预测模型.利用黑龙江省公路货运量及其相关影响因素的实际数据,确定网络输入与输出样本,并对BP神经网络预测系统进行训练和预测.通过对网络输出的误差曲线图的分析,验证BP神经网络预测系统的精确性和简单方便性,提高了公路货运量预测的精确性.