【導(dǎo)讀】本設(shè)計應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對快速路小時交通量進行預(yù)測，通過確定BP神。系統(tǒng)來調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)提高預(yù)測的精度，然后使用MATLAB對仿真程序進行仿真得出結(jié)果，

　　

【正文】 ： 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 18 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 41 8 月 30 號 實際值與 BP 預(yù)測值對 比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 42 8 月 31 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 四輸入 6 天的預(yù)測值和實際值作圖對比如下： 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 43 8 月 22 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 19 0 5 10 15 20 25050010001500202025003000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 44 8 月 25 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 45 8 月 26 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 46 8 月 27 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 20 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 47 8 月 28 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 48 8 月 29 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 分析實際值與 BP 預(yù)測值對比圖不難看出，對該路段交通量進行 預(yù)測，周末交通量的預(yù)測值比工作日的預(yù)測值更接近對應(yīng)實際值。 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 21 五輸入法仿真結(jié)果 用五輸入對周末的交通量進行預(yù)測，前 18 個數(shù)據(jù)作為樣本集， 8 月 30 號和 31 號的交通量作為測試集， 計算前首先對樣本進行歸一化處理 ， 得 8 月 30 號和 31 號（周末）的交通量預(yù)測值和誤差得表 47： 表 47 8 月 30 號和 31 號交通量預(yù)測值和相對誤差表 預(yù)測值 預(yù)測值的相對誤差 日期 時間段 30 號 31 號 30 號 31 號 第 1 小時 805 762 第 2 小時 657 635 第 3 小時 567 535 第 4 小時 462 441 第 5 小時 454 455 第 6 小時 477 489 第 7 小時 582 636 第 8 小時 1004 1021 第 9 小時 1639 1545 第 10 小時 2293 2208 第 11 小時 2645 2550 第 12 小時 2676 2420 第 13 小時 1904 1936 第 14 小時 2184 2267 第 15 小時 2810 2859 第 16 小時 3137 2989 第 17 小時 2255 2595 第 18 小時 2934 2950 第 19 小時 2282 2417 第 20 小時 1808 1815 第 21 小時 2065 2141 第 22 小時 1846 1849 第 23 小時 1377 1407 第 24 小時 1026 1051 用五輸入對 8 月 22 號至 29 號（周一至周五）進行預(yù)測，仍然 6 月 2 號至 6 月 30 號，8月 1號至 8月 23號的 工作日也就是前三十 六 天的數(shù)據(jù)作為樣本集， 8月 22號至 29號（周五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 22 一至周五） 六天 的數(shù)據(jù)作為測試集，計算前首先對樣本進行歸一化處理，表 48 是五輸入的 8 月 22 號至 29 號 工作日 第一小時到第二十四小時的交通量預(yù)測值： 表 48 五輸入 8 月 22 號至 29 號交通量預(yù)測值數(shù)據(jù)表 日期 時間段 22號 25號 26號 27號 28號 29號 第 1 小時 738 742 705 896 755 729 第 2 小時 528 582 564 704 560 529 第 3 小時 520 512 503 553 521 526 第 4 小時 422 450 514 529 441 412 第 5 小時 479 487 474 486 473 486 第 6 小時 453 421 425 466 427 428 第 7 小時 791 860 721 675 589 703 第 8 小時 805 1418 963 1239 805 801 第 9 小時 1859 2290 2112 2322 1779 1785 第 10 小時 2617 2644 2841 2879 2799 2612 第 11 小時 2908 2714 3125 2728 3037 3042 第 12 小時 2761 2666 2587 2643 2734 2762 第 13 小時 1996 2030 2020 2137 1837 1959 第 14 小時 2323 2400 2339 2443 2145 2373 第 15 小時 2864 2664 2657 2823 2714 2823 第 16 小時 3453 2742 3150 2926 2866 3406 第 17 小時 2916 2637 2674 2941 2883 2951 第 18 小時 3258 2608 2885 2911 3226 3298 第 19 小時 2331 2111 2378 2147 2402 2400 第 20 小時 1905 1480 1692 1731 1712 1873 第 21 小時 2135 1725 1958 1756 2057 1883 第 22 小時 1807 1667 1818 1881 1917 1844 第 23 小時 1355 1205 1457 1278 1364 1353 第 24 小時 1003 951 1049 1027 981 989 值的相對誤差如表四輸入，五輸入的預(yù)測預(yù)測值相對誤差公式同 49： 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 23 表 49 預(yù)測值相對誤差表 日期 時間段 22號 25號 26號 27號 28號 29號 第 1 小時 第 2 小時 第 3 小時 第 4 小時 第 5 小時 第 6 小時 第 7 小時 第 8 小時 第 9 小時 第 10 小時 第 11 小時 第 12 小時 第 13 小時 第 14 小時 第 15 小時 第 16 小時 第 17 小時 第 18 小時 第 19 小時 第 20 小時 第 21 小時 第 22 小時 第 23 小時 第 24 小時 五輸入 8 月 30 號和 31 號（周末）的實際值與預(yù)測值做圖對比如下： 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 24 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 49 8 月 30 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 410 8 月 31 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 五輸入 6 天的預(yù)測值和實際值作圖對比如下： 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 411 8 月 22 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 25 0 5 10 15 20 25050010001500202025003000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 412 8 月 25 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 413 8 月 26 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 414 8 月 27 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 26 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 415 8 月 28 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 0 5 10 15 20 2501000202030004000時間 ( 小時 )仿真輸出結(jié)果BP 方法訓(xùn)練結(jié)果 實際值BP 預(yù)測值 圖 416 8 月 29 號 實際值與 BP 預(yù)測值對比圖 通過 大量數(shù)據(jù)仿真之后， 觀察上述各表中數(shù)據(jù)誤差和 實際值與預(yù)測值的擬合曲線可以發(fā)現(xiàn)， 采取 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對交通量進行預(yù)測 所得預(yù)測值與實際值 很接近，且對 周末 的交通量預(yù)測，采用 四 輸入擬合曲線更接近、誤差更小預(yù)測效果更好，而對 工作日（周一和周五） 交通量進行預(yù)測時，用 五 輸入擬合曲線更接近、誤差更小預(yù)測效果更好。 本章小結(jié) 本章通過 原始數(shù)據(jù)處理，預(yù)測模型建立并分別采用四輸入和五輸入仿真對周末 及工作日 交通量進行預(yù)測，得出預(yù)測結(jié)果并作出交通量預(yù)測值與實際值對比曲線，然后比較四輸入和五輸入仿真得出的預(yù)測值與實際值之間的絕對誤差和對比曲線顯示，對 周一至周五交通量 進行 預(yù)測時，采用五輸入 仿真 的方法效果最好，而 對 周末的 交通量 進行預(yù)測時， 采用用四輸入 仿真 的方法 預(yù)測效果 效果 更理想 。 五邑大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計 27 結(jié) 論 隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和汽車的普及，現(xiàn)實生活對交通提出了重大考驗，城市交通擁擠和交通安全問題給人們的生活帶來了極大的不便和麻煩，作為城市中有較高車速為長距離交通服務(wù)的重要道路的快速路，其 發(fā)展與城市的經(jīng)濟發(fā)展緊密聯(lián)系， 城市快速路 發(fā)展越好， 可以在很大程度上帶動 城市經(jīng)濟 的 發(fā)展， 如何提高城市快速路的運營效率 ？這基本上得取決于道路車道的設(shè)計和 日?？刂乒芾?，而實現(xiàn)二者的前提就需要一個調(diào)研也就是對城市 快速路交通量進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)實施控制管理手段， 因此 交通量預(yù)測在城市交通控制與管理中舉足輕重。 通過對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法的了解，結(jié)合交通量的特性，本文采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某城市快速路段的實時交通量進行預(yù)測，并將交通量預(yù)測值與實際交通兩預(yù)測值加以比較， 選取的四輸入和五輸入兩種輸入方式下的預(yù)測結(jié)果顯示， 誤差 均 在期望范圍內(nèi)， 且實際值與 BP 預(yù)測值 二者擬合得到的對比曲線很接近，這樣的結(jié)果 是令人非常 滿意 的 。 實例證