基于自适应神经网络模糊推理系统的交叉口交通冲突数预测

自适应神经网络模糊系统在建立对象输入和输出关系时,与传统的数学方法不同,它是基于数据的建模。本文利用这一系统特性,建立平面交叉口交通冲突数与进入交叉口内的左转交通量、右转交通量、直行交通量和行人过街交通量之间模型,提出自适应神经网络模糊系统预测交叉口冲突数的方法,建立一种快速获取交通冲突数的预测方法,为交通冲突数的调查开辟了新的途径。     

基于BP神经网络的公路规费征收量预测方法

文中简要地介绍了人工神经网络方法，并将其应用于公路规费征收量的预测，最后通过实例说明了该模型的应用。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

水上交通流冲突严重度BP神经网络评价方法

目前的水上交通流评价方法在评价指标关系模糊、来源不清等情况下难以运用,且主观性较强,存在评价结果严重偏离实际的情况,忽视了客观性不足的问题.为降低专家主观性对水上交通流冲突严重度评价的影响,基于BP神经网络建立评价模型,并通过网络训练进行函数比较,确定最符合模型设定要求的Trainlm函数,以及精度与迭代次数.由于数据的差异性会对BP神经网络的训练效率和评价精度造成影响,基于聚类分析与BP神经网络建立新的评价模型,将训练数据按照欧几里得度量进行归类开展神经网络训练,分别对水上交通流冲突严重度进行评价.运用9个水道数据为例对模型进行验证,通过比较聚类分析数据与未处理的原始数据在BP神经网络中的评价结果,发现评价结果平均误差从42.05%降低到23.74%,进一步验证了BP神经网络在该领域的可行性.评价模型利用聚类分析与BP神经网络相结合的方法,不仅客观性较强,而且与单一使用BP神经网络的模型相比提升了评价精度.      

基于BP神经网络的微观交通安全预测方法

将主成分分析及BP神经网络模型引入到道路交通安全性预测中,从微观层面分析影响交通事故的因素,重点分析道路参数,并形成文中的原始数据。对原始数据进行主成分分析,将结果作为神经网络模型的输入,建立BP神经网络模型,对道路交通安全性进行预测。结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型比一般BP神经网络模型精度更高,而且从微观的层面进行分析可以得到道路参数对交通事故的影响。     

基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法

为准确预测地铁车厢的拥挤度,考虑到站时车厢的下车人数、立席面积和车厢承载量等因素,提出一种基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法.基于调查数据和Matlab平台,构建初始BP神经网络、训练以及测试等环节,实现对地铁车厢到站时各车门下车人数的预测.以立席密度为标准进行车厢拥挤度划分,标定即将到站地铁的各节车厢拥挤度.以宁波市鼓楼地铁站为例,对BP神经网络预测方法进行验证,得到不同结构的BP神经网络预测结果.结果表明,最佳预测结果的决定系数R2为0.94,平均相对误差为0.25,预测误差在可控范围内,BP神经网络在下车人数预测上是适用的.     

基于BP神经网络的AGV防撞预测方法研究

在AGV(Automated Guided Vehicle)运行过程中,建立BP神经网络预测模型,对周围环境的智能移动体的运动轨迹进行综合动态预测和评估,结合纳什均衡理论建立移动机器人运动决策模型,使得AGV在运行过程中建立类人判断的能力即考虑AGV和其他移动智能体的相对位置的关系,对其他的移动智能体的预测价值可以有效的评估。文章通过构建动态博弈模型求解灰色碰撞概率,可以高效的为AGV防撞提供合理的参考。     

基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究

根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。     

基于改进BP网交通流动态时序预测算法的研究

针对城市交通“智能运输系统”，提出了基于改进BP神经网络理论模型的路面交通流动态时序的预测算法，在BP算法的自适应学习率，在动量法优化网络收敛性等方面，进行了深入研究，并改进了基本BP算法中的收敛速度慢和易陷入局部最小点等问题，章给出了基于改进BP算法的交通流态时序的预测算法仿真实验，结果验证了该算法的可行性和先进性，在交通流时序预测方面有一定的应用价值。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型

交通事故预测对于分析现有道路交通条件下交通事故的未来发展趋势及其预防具有重要意义。在进行交通事故统计的基础上，运用BP神经网络理论，建立交通事故预测模型。计算结果表明，该模型较传统方法精度高，可用于交通事故预测。     

基于BP神经网络的道路交通状态判别方法研究

根据交通流复杂性的特点,提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法。并以高速公路隧道为例,通过Matlab软件编程实现模拟仿真,最后通过对神经网络的输出结果与决策阈值相比较,确定其所反映的交通状态。仿真结果表明,该算法可用于实时交通状态判别,并具有很高的精度和较好的收敛度。     

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

基于BP神经网络的短时交通流预测

对比分析短时交通流预测模型,对BP神经网络预测算法的原理进行分析说明,用BP神经网络建立短时交通流预测模型,利用华南快速路的实测交通流数据来验证模型的可行性。     

基于BP神经网络的建设项目交通影响度的敏感性分析方法研究

提出了建设项目交通影响度敏感性分析的指标体系，构建了项目交通影响度的计算模型，建立了项目交通影响度敏感性分析的BP神经网络模型，并以规划的重庆南岸体育中心为例进行了训练，找出了该体育中心交通影响度的主要敏感性因素及允许的变动范围，表明该方法具有较强的实用性。     

基于投影寻踪神经网络模型的短时交通量预测研究

准确有效地预测短时交通流量是实施交通诱导及控制的前提与关键,但由于短时交通流量具有高度复杂性、随机性、非线性和不确定性等特性,导致预测难度高、准确度低、实时性差。基于此,文中综合利用投影寻踪技术和BP神经网络的优点,提出了运用投影寻踪回归模型和BP神经网络技术相结合建立组合模型的预测方法,并编写出模型的算法程序。将该组合模型应用于路段短时交通量的实时预测实例,实验结果证实该组合模型具有较好的预测能力和较强的时效性。     

BP神经网络主成分分析法在汽车保有量预测中的应用

针对影响汽车保有量预测的多个因素,采用主成分分析的方法提炼出较少的与线性无关的主要因素,并根据这些因素,利用BP神经网络方法对汽车保有量进行了预测,最后通过实例, 将BP神经网络主成分分析法计算结果和非线性模拟与全要素BP神经网络模拟结果进行比较,得知BP神经网络主成分分析法在运算效率、运算精度上较优.