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蚁群算法研究及其在交通流预测优化中的应用
| 论文题名： | 蚁群算法研究及其在交通流预测优化中的应用 |
| 关键词： | 交通流预测;蚁群算法;蜂群搜索思想;BP神经网络 |
| 摘要： | 随着计算机技术的发展，其应用在各个社会领域和工程领域不断扩展。城市交通是影响区域经济发展的重要因素，更与人们的日常生活息息相关。随着城市的发展，城市道路交通状况越来越严峻，我们急需实用且效果良好的交通控制系统来缓解交通压力。要实现对道路交通流进行实时的控制和诱导，其前提和关键就是能够实时、准确地预测未来的交通流量。 本文针对交通流预测的实际应用问题展开研究。首先介绍了本论文研究工作的背景和意义，明确了研究目的。接着对本论文用到的理论知识进行了梳理和分析，主要包括交通流方面的理论知识，并对国内外相关研究现状进行了分析和总结。 随后，论文在分析蚁群算法和蜂群搜索思想的基础上，将蚁群算法和蜂群搜索思想、混沌运动具有遍历性的特性结合起来提出了一种基于蜂群搜索思想的蚁群优化算法。 然后分析了神经网络短时交通流预测方法，针对BP神经网络对初值敏感且易陷入局部极小值的缺点提出了基于蜂群搜索思想的蚁群优化算法的BP神经网络权阈值优化方法，并将它用于短时交通流预测。 最后对本论文以上研究工作进行了仿真实验研究，并对实验结果与BP神经交通流预测算法进行了对比分析。实验结果表明，本论文提出的算法和方法具有一定的改进效果。 |
| 作者： | 解香君 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 傅游 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东科技大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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