基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的开题报告.docx
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基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的开题报告.docx
基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的开题报告一、研究背景随着城市化进程的加速,交通问题越来越受到重视。短时交通流预测是交通控制的重要基础,对于优化交通安排、提高道路通行能力具有重要意义。目前,传统的交通流预测方法如线性回归、ARIMA等已经被广泛应用,但由于交通流受到多种因素的影响,其具有非线性、随机性强等特点,因此传统方法的准确度存在一定限制。为此,本研究将结合混沌及神经网络理论寻求新的方法进行短时交通流预测,以提高预测准确性。二、研究目的和意义本研究的目的在于探索一种基于混沌和神经网络的短时交通流
基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的综述报告.docx
基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的综述报告近年来,随着城市化进程的加速和交通需求的大幅增长,短时交通流预测研究备受重视。作为交通领域发展的重要领域之一,短时交通流预测在城市交通管理、智能交通系统等方面都具有广泛的应用价值。混沌和神经网络作为短时交通流预测研究领域的两个重要方面,对该领域的发展和应用具有极大的影响。一、混沌理论在短时交通流预测中的应用混沌理论是指研究一类复杂、难以预测的系统行为的理论和方法。短时交通流预测中涉及的交通流动系统具有很强的非线性、复杂性和随机性,因此混沌理论被广泛应用于交通
基于混沌和SVR的短时交通流预测方法研究的中期报告.docx
基于混沌和SVR的短时交通流预测方法研究的中期报告一、研究背景和意义随着城市化进程的加速,交通拥堵问题越来越突出。交通流预测作为交通管理的重要手段,在未来几年中将会逐渐得到广泛应用。在当前的交通流预测方法中,基于混沌和支持向量回归(SVR)的方法由于其较高的预测精度和适应性而备受关注。本研究旨在通过对这种方法进行研究和优化,提高交通流预测的准确性和实用性。二、研究内容和方法1.混沌理论基础的研究:对混沌理论进行研究,了解其在交通流预测中的应用基础。2.支持向量回归(SVR)技术的研究:对SVR技术进行研究
基于混沌理论的短时交通流预测方法研究.pdf
北京交通大学硕士学位论文基于混沌理论的短时交通流预测方法研究姓名:卓卉申请学位级别:硕士专业:安全技术及工程指导教师:贾利民20071201中文摘要摘要:短时交通流预测对于动态交通诱导、先进的交通管理、交通控制与安全等均具有重要的意义己成为交通工程领域重点研究课题是智能交通系统的核心研究内容之一。交通流系统本质上是人、车、路综合作用的一个复杂巨系统是一个开放、远离
基于混沌和小波神经网络的短时交通流预测方法研究的任务书.docx
基于混沌和小波神经网络的短时交通流预测方法研究的任务书一、任务背景交通流预测是城市交通运输管理中的一个重要问题,研究交通流预测方法,对于提高城市交通运输管理的效率和精度具有重要意义。当前,传统的方法往往存在精度不够高和计算量大的缺点,因此研究一种基于混沌和小波神经网络的短时交通流预测方法具有重要的现实意义。二、任务目标本研究旨在探究一种基于混沌和小波神经网络的短时交通流预测方法,具体目标如下:1.基于混沌分析理论,采用具有自相似性的混沌信号来建立预测模型,提高其预测精度。2.基于小波分析理论,采用小波变换