本文關(guān)鍵詞：基于聚類分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時交通流預(yù)測方法研究

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【摘要】：由于交通系統(tǒng)具有實時性、非線性和一定的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的預(yù)測方法已經(jīng)不能滿足要求。人們出行活動的增加也導(dǎo)致現(xiàn)代交通系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的歷史數(shù)據(jù),所以如何從歷史數(shù)據(jù)中挖掘出交通流量的規(guī)律,對于提高預(yù)測精度就變得至關(guān)重要。本文在國內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),針對以往研究中不將不同日期的數(shù)據(jù)分開處理導(dǎo)致預(yù)測精度低這一缺陷,提出了一種結(jié)合聚類分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測方法。本文的研究工作主要包括以下幾個方面:1.提出了一種與SVM結(jié)合的改進的Kmeans聚類算法。在聚類方法的選擇上,采用經(jīng)典的聚類算法-Kmeans算法。由于Kmeans算法在最佳聚類數(shù)的選擇上不具有統(tǒng)一性,所以,本文提出一種結(jié)合SVM分類算法的聚類算法來判斷最佳的聚類數(shù)k,并使用分類準(zhǔn)確率和各類距離之和來最終確定k。實驗證明了采用與SVM結(jié)合的改進的Kmeans聚類算法能夠幫助Kmeans快速確定最佳聚類數(shù)。2.提出了一種與KNN結(jié)合的改進的Kmeans聚類算法。為了驗證分類算法對改進Kmeans算法具有普遍性,采用另一種分類算法KNN與Kmeans結(jié)合來改進Kmeans,并通過實驗驗證了KNN結(jié)合Kmeans算法來確定最佳聚類數(shù)k的方法同樣有效。3.提出了一種結(jié)合聚類分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測方法。根據(jù)不同日期的流量模式不同的原理,首先采用聚類算法將歷史數(shù)據(jù)進行聚類分析,并以聚類的結(jié)果為依據(jù),對待預(yù)測日期的數(shù)據(jù)采用分類算法預(yù)測其所在的類別,找出該類別有針對性地進行短時交通流預(yù)測。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別復(fù)雜的非線性系統(tǒng),因此采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行交通流預(yù)測。通過實驗對比,結(jié)合聚類分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法比未結(jié)合聚類分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法準(zhǔn)確率高。最后,本文對整個研究進行了總結(jié),并提出了后續(xù)研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：短時交通流預(yù)測 Kmeans SVM KNN BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.14;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-16
• 1.1 研究背景和意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 論文的主要工作13-14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)16-37
• 2.1 聚類算法17-21
• 2.1.1 聚類算法概述17-19
• 2.1.2 Kmeans19-21
• 2.2 分類算法21-27
• 2.2.1 分類概述21-22
• 2.2.2 支持向量機22-25
• 2.2.3 K最近鄰25-27
• 2.3 交通流基本參數(shù)和特性27-32
• 2.3.1 交通流基本參數(shù)28-30
• 2.3.2 交通流的特性30-32
• 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-36
• 2.4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述32
• 2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理32-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第3章 改進的Kmeans聚類算法37-50
• 3.1 方法流程37-41
• 3.2 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)集41-44
• 3.3 SVM-Kmeans的實現(xiàn)44-45
• 3.4 KNN-Kmeans的實現(xiàn)45-47
• 3.5 基于改進的Kmeans的聚類分析47-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第4章 結(jié)合聚類分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測方法50-64
• 4.1 方法框架50-52
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測方法52-57
• 4.3 短時交通流預(yù)測的評價標(biāo)準(zhǔn)57
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測57-62
• 4.5 結(jié)論62-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第5章 結(jié)束語64-66
• 5.1 總結(jié)64
• 5.2 后續(xù)研究工作64-66
• 參考文獻66-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果72-73

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：512443