基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP和RBF組合算法短時(shí)交通流預(yù)測(cè).pdf

1、現(xiàn)代生活中交通問(wèn)題成為人們生活中不能回避的問(wèn)題。對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō),交通條件的好壞直接影響著他們的生活質(zhì)量和幸福指數(shù)。在現(xiàn)代生活中，交通問(wèn)題不僅困擾著生活在城市中的人們，甚至在一些城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村也出現(xiàn)了交通擁堵現(xiàn)象，交通系統(tǒng)正在面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)，解決交通擁堵問(wèn)題已經(jīng)迫在眉睫。智能交通作為改善交通的主要手段，在改善交通擁堵問(wèn)題上起著至關(guān)重要的作用。道路交通的智能化和信息化是實(shí)現(xiàn)智能道路交通的重要環(huán)節(jié)，能夠?yàn)閷?shí)時(shí)、準(zhǔn)確的交通流預(yù)測(cè)提供實(shí)際有效

2、的信息來(lái)源，保證道路暢通。不確定性、隨機(jī)性和時(shí)變性是交通流的三大特性，這些特性為交通流預(yù)測(cè)帶來(lái)了極大的困難，因此，如何建立實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型成為當(dāng)前智能交通領(lǐng)域研宄的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　本文以貴陽(yáng)市某路段采集的交通流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，去除晚上九點(diǎn)到次日上午六點(diǎn)的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)成為改善交通的有用數(shù)據(jù)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流預(yù)測(cè)中都有很廣泛的應(yīng)用。在交通流預(yù)測(cè)中，為了更好的改善交通流的預(yù)測(cè)精度，本