基于神经网络的城市交通流预测

神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。 人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标 城市交通流预测是智能交通系统(ITS)中的关键任务，旨在通过分析历史数据来预测未来的交通流量，从而优化交通管理，减少拥堵，提高道路效率。神经网络作为一种强大的非线性模型，尤其适用于处理交通流这类复杂的非线性问题。本文探讨了如何利用神经网络，特别是前向型神经网络，如BP神经网络和径向基网络(RBF)，来建立交通流量的动态预测模型。 BP神经网络，全称为误差反向传播网络，由Rumelhart、MeClelland等人在1980年代提出。这种网络由输入层、隐藏层和输出层构成，其中隐藏层神经元与输入层和输出层之间完全连接，而同一层的神经元间没有连接。BP网络的学习过程包括正向传播和反向传播两个阶段，通过不断调整权重来最小化输出误差，从而提高预测准确性。BP网络在许多实际应用中占据主导地位，但在解决某些问题时可能会面临收敛速度慢和陷入局部最优的问题。 为了解决这些问题，RBF神经网络被引入。RBF网络采用径向基函数作为隐藏层的激活函数，能够快速且准确地进行非线性映射。与BP网络相比，RBF网络的学习过程更为高效，因为它在输出层对可调参数的映射是线性的，这有助于避免局部极小点，加速收敛。RBF网络通常由输入层、单层隐藏层和输出层组成，隐藏层的神经元与输入层全连接，而输出层到隐藏层的映射是线性的。 在构建交通流量预测模型时，首先需要对数据进行预处理，例如比例缩放法，以确保数据在同一尺度上，提高模型训练效果。模型的输入通常是当前及过去一段时间的交通流量数据，输出则是预测的未来流量。通过训练神经网络模型，可以生成预测值，并使用误差指标，如相对误差、均绝对相对误差和最大绝对相对误差，以及拟合度来评估模型的性能。 在实验部分，作者使用了包含24个节点和76条有向路段的路网，构建了10天的交通流量数据库，并将数据分为训练集和验证集。仿真结果显示，BP网络和RBF网络都能有效地预测交通流量，但具体性能比较并未在文本中详细给出，可能需要参考图表3、4和表1的详细数据。 神经网络，尤其是BP神经网络和RBF神经网络，为城市交通流预测提供了有效的工具。通过精确的流量预测，可以为交通管理和规划提供有价值的信息，有助于实现智能交通系统的优化。未来的研究可能关注于改进现有模型，比如结合深度学习技术，或者探索新的数据融合策略，以进一步提升预测精度和实时性。