基于小波神经网络的短时交通流量预测算法的研究

基于小波神经网络的短时交通流量预测算法的研究

论文摘要

随着城市的快速发展,汽车保有量急剧增加,交通日益拥堵,传统的固定时长红绿灯系统不合理配时是造成这种情况的主要原因。运用小波神经网络算法进行未来交通流预测研究,同时通过MATLAB软件平台结合微观仿真软件VISSIM4.30进行虚拟仿真。实验结果表明:基于小波神经网络可用于预测短期交通流量,整体精度可达到90%或更高,本算法与固定时长和BP神经网络算法对比,能大幅度提高车辆通行量。

论文目录

  • 1 车道研究模型
  • 2 算法描述
  •   2.1 BP神经网络
  •   2.2 小波分析
  •   2.3 小波神经网络
  • 3 短时预测基本流程
  • 4 仿真验证
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郑泽林,崔恩文

    关键词: 小波基,神经网络,短时预测,虚拟仿真

    来源: 连云港职业技术学院学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,自动化技术

    单位: 连云港职业技术学院信息工程学院,连云港职业技术学院建筑工程学院

    基金: 连云港职业技术学院青年基金项目(QKJ201603)

    分类号: U491.1;TP183

    页码: 25-28

    总页数: 4

    文件大小: 1513K

    下载量: 179

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