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广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用
| 论文题名： | 广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用 |
| 关键词： | 智能神经元;广义神经网络;交通流量预测;并行计算;网格计算 |
| 摘要： | 作为智能交通系统的重要研究方面,交通流诱导系统是目前公认的提高交通效率和机动性的最佳途径.交通流诱导系统的实质是向出行者提供实时准确的交通信息.交通流量是城市道路交通状况的一种重要信息,因此交通流量预测具有重要的现实意义.由于影响交通流量的因素众多,这就给交通流量预测,尤其是短时的交通流量预测带来了困难.神经网络技术由于其较好的适应性,已经成为信息预测的常用模型.本文在传统神经网络的基础上,利用线性独立函数和带有可调参数的Sigmoid函数构造了一种新的智能神经元模型,分析表明,这种智能神经元有较高的信息存储能力,使神经网络的信息处理能力大大增强.同时为了缩小神经网络输入模式的规模,本文利用相关性理论分析相邻路段不同时段流量的相关性,选择与被预测路段相关性大的路段流量作为神经网络输入,建立了基于广义神经网络的交通流量预测模型.实验结果表明,本文设计的广义神经网络模型的收敛速度和预测精度较传统BP神经网络大大提高.神经网络计算具有内在的并行性,并行处理方法是减少神经网络学习时间的有效方法,为了进一步加快神经网络的学习速度,本文设计了一种基于训练集分解的广义神经网络并行学习算法,采用一种新的任务间的通信策略,减少了算法执行过程中的通信量,本文在机群环境下对该算法进行了测试,实验结果表明,该并行算法在加快神经网络的学习速度方面是很有效的.同时本文实现了网格环境下的广义神经网络的并行学习算法. |
| 作者： | 苑文江 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 谭国真 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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