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实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础,为了更好的对其进行预测,在分析径向基函数(RBF)神经网络预测模型的特点和标准粒子群优化(PSO)算法缺陷的基础上,将量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部优化相结合,克服了标准PSO算法收敛不稳定性和RBF神经网络易陷入局部极小值的缺点,并建立了QPSO-RBF的交通量预测模型.仿真实例结果表明,提出的预测模型预测精度较高,具有较强的学习能力和预测能力,对于交通量预测具有一定的可行性和有效性. 相似文献
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基于径向基函数神经网络的交通量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点。在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量。 相似文献
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采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点.在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量. 相似文献
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通过建立使用广泛的RBF神经网络模型,对砼强度进行了预测,并将模型的预测值与传统的Bolomey公式的计算值进行了比较.结果表明,神经网络方法由于综合考虑了砼强度的各种影响因素,能实现非线性关系,具有较高的预测精度,在砼强度预测中具有广阔的应用前景. 相似文献
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长平高速公路交通量预测方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以长平高速公路为研究对象,将交通量分为趋势诱发,转移三部分来研究,分别分析了它们各自的形成机理,重点讨论了诱发和转移两部分交通量的预测,给出了一种简单实用的预测方法。 相似文献
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基于公路网的路段交通量预测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分析现行公路路段交通量预测中存在的问题,在此基础上提出以“网”为依托,基于公路网的路段交通量预测方法,重点讨论基于公路网的交通预测四阶段法,同时给出路段通行能力的确定和区域形心位置的选取方法和原则,并讨论实际中应注意的问题,对公路网规划、公路工程项目可行性研究、公路建设计划的拟定等具有重要的理论意义和实用价值。 相似文献
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根据县乡公路的实际情况,提出交通量由自然增长的趋势型交通量,大型企业产生的机械增长交通量和道路行车条件改善引起的诱增交通量三部分组成。结合对白小线改造工程可行性研究中的交通量预测,验证该预测方法的合理性。 相似文献
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基于交通量演变模式检索的高速公路交通量预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过交通量预测的方法,可以在突发事件情况下评估事件对高速公路网的交通影响。各种预测算法的共同特征,需要一定的历史数据支持。在同一算法中,对历史信息吸收得越多,其预测往往越准确。作者借用图像压缩的原理,从历史交通数据中抽象出历史交通状态演化模式,并用压缩码表示该演化模式。通过对压缩码的检索,可以快速提取与当前演化模式相近的历史数据,通过这些演化模式相近的历史数据,预测交通状态的变化趋势。试验证明,预测数据与真实数据具有良好的拟合度。 相似文献
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道路交通量的预测对合理进行公路网的规划、工程可行性研究以及提高道路养护质量起着重要的作用。利用灰色系统理论,建立了道路交通量预测的GM(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并将其应用于高速公路的交通量预测中,预测结果和实测结果较好的吻合,验证了预估模型的精度,表明预测方法的可行性。 相似文献
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分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类:A类机械变化交通量、B类园区诱增交通量及C类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。 相似文献