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基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Study on Fusion Prediction of Traffic-Flow Volume in Urban Road Based on Integreted Ann
【作者】 李存军;
【导师】 杨儒贵;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 交通信息工程及控制
【学位年度】 2004
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2005-03-16
【关键词】 交通工程; 神经网络; 数据融合; 交通流量预测; 灰色理沦; 小波分析; 相关性分析; 模糊评价; 有效性检验; 聚类分析; 模糊系统;
【英文关键词】 Traffic engineering; ANN; Data-fusion; Traffic-flow prediction; Gray theory; Wavelet analysis; Con-elation analysis; Fuzzy evaluation; Verification of validity; Clustering analysis; Fuzzy system;
【中文摘要】 随着经济的发展和社会的进步，交通问题日益突出。作为有效解决现有道路交通问题的途径，发达国家正在竞相研究智能运输系统(ITS)。ITS将成为21世纪现代化地面交通运输体系的发展方向，是交通运输进入信息时代的重要标志。以交通流量为重要内容的道路交通信息是所有ITS项目不可缺少的基础，准确地预测交通流量是ITS的关键所在，也是交通流诱导研究的重要环节。交通流量是一个时变的非线性系统，其内部变量、输入变量众多，结构复杂。采用部分因素和指标或单个的模型仅能体现系统的局部，多个变量的科学综合、多种数据或多个模型的有效融合能够显著提高预测精度和模拟效果。基于此，本文提出了基于集成神经网络的城市道路交通流量的融合预测模型。 该融合预测模型和传统的预测方法相比，既不是单一的数据预测方法的运用，也不是对单一预测数据的使用，更不是对这些方法和数据的简单组合，而是包括从拓展数据源到选择有效的预测方法，再到方法和数据的融合。该模型一方面提高了预测的准确性，另一方面提高了预测的鲁棒性。 本文以城市道路交叉口为例，对基于集成神经网络的融合交通流量预测的模型、方法和具体实现途径进行了研究，...
【英文摘要】 With rapid development of economy and society, the problem caused by traffic is becoming more and more serious. Intelligent Transportation System (ITS), which is widely studied in developed countries, is thought of a potent way to the ground traffic problem today. ITS which is an important symbol of ground transportation system will come in the 21st century. Ground traffic-information, which mainly consists of traffic-flow, is an indispensable element of ITS. It is a key of ITS to predict traffic-flow exact...

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