基于改进BP神经网络算法的高速公路网短时交通流预测研究的中期报告.docx

基于改进BP神经网络算法的高速公路网短时交通流预测研究的中期报告 中期报告 1. 研究背景和意义： 随着城市化进程不断加速，交通拥堵问题日益严重，特别是在高速公路网络中，日益增长的车流量给交通流量预测带来了巨大的挑战。对交通流量进行准确的预测可以优化道路资源配置，避免交通拥堵，提高交通安全性等，具有重要的现实意义。 传统的交通流量预测方法主要基于时间序列模型，如ARIMA、ARCH等，但是这些方法在处理复杂的非线性交通流量数据方面表现不佳。而BP神经网络算法凭借其在非线性问题上的优越性能，逐渐成为交通流量预测领域的研究热点。 本研究旨在对BP神经网络算法进行改进，以提高其交通流量预测能力，并将其应用于高速公路网络短时交通流量预测中。 2. 研究进展和成果： （1）对BP神经网络算法进行了深入研究，探究了其优缺点和改进方向。 （2）提出了改进BP神经网络算法的几种方案，包括：加入自适应学习率、引入正则化项、采用蚁群算法优化网络权值等方案。 （3）在Python编程环境下，使用高速公路交通流量数据进行模型建立和分析，利用改进BP神经网络算法对交通流量进行预测，比较不同改进方案的预测效果。 （4）初步实验结果表明，在短时交通流量预测中，引入正则化项和采用蚁群算法优化权值的改进方案可以显著提高BP神经网络算法的预测精度。 3. 下一步工作计划： （1）继续对BP神经网络算法进行改进，进一步探究优化策略和参数调节方式。 （2）扩大数据样本量，丰富模型预测内容，进一步优化模型预测效果。 （3）对预测结果进行可视化分析，利用地理信息系统等工具，对交通流量分布进行可视化呈现，帮助交通管理人员更好地了解交通状况。 （4）进一步论证改进BP神经网络算法在实际应用中的可行性，优化算法和预测效果，使其能够实现在高速公路网络短时交通流量预测中的实用性。