交通流量的神经网络预测研究
[摘要]交通流量预测问题是交通信息预测的核心问题，进行交通流量预测理论体系的研究，对于改善我国交通拥堵问题具有十分重要的学术价值和现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，对已有的交通流预测方法进行了分类分析和介绍，并利用神经网络的方法来对交通流量进行预测分析。基于交通流量的集中分布特点并结合实际交通流量观测数据，我们采用了分区间段进行数据整理，将BP神经网络应用于交通流量预测的过程，通过对比预测结果，验证了BP 神经网络具有良好的预测效果。
[关键词]交通信息交通流预测 BP神经网络
Research on neural network prediction of traffic flow
[Abstract] Traffic flow forecasting is the core problem of traffic information prediction,theory system in the prediction of traffic flow,is very important for improving our countrytraffic congestion has academic value and practical significance.Th is paper based on summarizing the domestic and foreign research results,analyzes and introduces the existing traffic flow forecasting methods, andanalysis to predict the traffic flow by neural network. based on centralized distribution of traffic flow and combined with the actual traffic flow data. We use the inter partition of data processing during the process of BP neural network can be used to traffic flow prediction by comparing the predicted results ,proves that BP neural network has the good forecast effect.
[Keywords] Traffic Information Traffic flow Prediction BP neural network
目录
1 引言 (1)
1.1研究背景.......................................... 错误！未定义书签。
1.2 交通流量预测及必要性 (1)
1.3 交通流量预测的研究现状 (2)
1.4本文的研究内容及意义 (2)
2 交通流预测方法研究 (3)
2.1 交通流预测综述 (3)
2.1.1交通流预测的研究内容 (3)
2.1.2 交通流预测流程 (3)
2.1.3 研究方法分类 (4)
2.2 典型方法介绍 (5)
2.2.1 常规预测方法 (5)
2.2.2 智能预测方法 (5)
3 人工神经网络介绍 (6)
3.1 人工神经网络发展阶段及特点 (6)
3.1.1人工神经网络国内外研究背景 (6)
3.1.2人工神经网络特点 (7)
3.2 人工神经网络基本原理 (8)
3.2.1 人工神经元模型 (8)
3.2.2激活函数 (8)
3.3 BP神经网络 (9)
4 基于BP神经网络的交通流量预测 (10)
4.1预测实例描述 (11)
4.1.1小时交通流量预测分析 (11)
4.1.2日交通流量预测分析 (13)
5 本章小结 (17)
致谢语 (18)
[参考文献] (19)
1 引言
1.1研究背景
随着国民经济的发展和城市化步伐的迅速加快，机动车保有量迅速增加。而在这迅速增加的机动车中，私车的比例也越来越高，这是导致交通拥堵问题越来越严重的原因之一。国内各城市呈现的交通拥堵、交通安全多隐患、交通信息缺乏不仅给出行者的出行带来延误，更重要的是对整个区域经济的进一步发展产生阻力，从而影响整体国民经济的发展。因此，交通拥堵、交通事故所产生的出行延误已经成为许多先进国家所面临的主要交通问题，自前美国、欧洲等国家由于交通延误引起的经济损失己经高达GDP的2%。
据有关资料介绍，我国城市交通拥堵问题日趋严重，从1978年到1995年我国城市机动车保有量的增长速度是道路增长速度的80倍，高峰小时机动车的平均时速低至10km/h，极大地妨碍居民的出行速度和效率。进入二十一世纪以来，我国机动车的保有量更是迅速增加。而由于政策的支持、产业经济发展的需要、逐步富裕起来的人们追求更加方便舒适的生活，机动车的不断增加是一个长期趋势。交通供需矛盾的长期性、城市空间和建设资金的有限性等严峻形势，决定了不能单一地通过增加交通基础设施来改善城市机动车辆出行的交通状况问题。
1.2交通流量预测及必要性
交通流量是指在选定的时间段内，通过道路某一断面或某一车道的交通实体数，按交通类型分:有机动车交通量、非机动车交通量和行人交通量。交通量随时间和空间的变换而变化，具有时空分布特性。
交通规划及设计方案比较与经济分析需要准确的掌握未来交通量变化的趋势;城市交通控制系统在进行主干线协调控制、区域协调控制时，必须提前预测进入下游交叉口的交通量;对出行车辆进行交通诱导要以实时准确的交通量预测
为前提。因此，研究或观察交通量的变化规律，并对未来时刻交通量或发展趋势进行科学合理地预测，对于进行交通规划、交通诱导、交通管理、交通控制与安全等，均具有重要的意义;基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析，己成为交通工程领域重点研究课题[1]。
1.3 交通流量预测的研究现状
何伟在《模糊神经网络在交通流量预测中的应用研究》中，在混沌相空间重构理论基础上,研究了自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural Fuzzy Inference System, ANFIS)和基于神经网络集成的T-S(Takagi-Sugeno)系统这两种模糊神经网络,随后将其应用于交通流量预测实例分析[2]；李存军在《基于集成神经网络的城市道路交通流量隔合预测研究》中，以城市道路交叉口为例，对基于集成神经网络的融合交通流量预测的模型、方法和具体实现途径进行了研究[3]；冯明发在《粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测》中，提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法[4]；韩超在《基于时间序列分析的短时交通流量实时自适应预测》中，基于采用AR(p)模型结构的时间序列分析方法，提出一种短时交通流实时自适应预测算法[5]。兰云在《短时交通流预测研究》提出用小波(Wavelet)将短时交通流数据分解到不同尺度(频率)空间，再在各尺度空间分别进行预测，将预测的结构综合得到原流量序列的预测值的方法[6]。
1.4本文的研究内容及意义
本文将神经网络技术研究与交通信息预测研究紧密结合，在总结国内外研究成果的基础上，对已有的交通流预测方法进行了分类分析，并对每种研究的基本方法进行了具体介绍；再次，重点研究了智能预测中的人工神经网络理论，介绍了神经网络的发展、特点、结构以及学习理论，分析了 BP神经网络的具体步骤，为交通流预测的实现奠定了理论基础；最后，结合实际交通流量观测数据，将
BP神经网络预测的matlab代码附录5: BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 0 0.1386 0.2197 0.2773 0.3219 0.3584 0.3892 0.4159 0.4394 0.4605 0.4796 0.4970 0.5278 0.5545 0.5991 0.6089 0.6182 0.6271 0.6356 0.6438 0.6516
0.6592 0.6664 0.6735 0.7222 0.7275 0.7327 0.7378 0.7427 0.7475 0.7522 0.7568 0.7613 0.7657 0.7700] T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.4893 0.2357 0.4866 0.2249 0.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.1848 0.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.2403 0.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ] threshold=[0 1] net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');
%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);
d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end
F5应用流量管理解决方案 F5公司概况 F5 Networks是应用流量管理领域的行业领导者,为客户成功发布网络服务和应用提供一流的网络平台，它使企业和服务提供商能够优化任何关键任务应用或web服务，从而在不可预测的环境中提供安全、可预测的应用流量交付。 F5 Networks成立于1996年, 在1999年上市, Nasdaq (FFIV)，总部在西雅图。在流量管理领域，F5的主要产品系列包括BIG-IP--提供本地应用流量管理和3-DNS—提供广域应用流量管理。同时，在安全领域，F5于2003年7 月收购Urom –SSL VPN产品，目前提供FirePass SSL VPN，使得用户可以通过任何浏览器来远程控制公司网络。本文将主要介绍应用流量管理产品和解决方案。 2.应用流量管理产品系列介绍 2.1BIG-IP—本地流量管理应用交换机 BIG-IP是一款出色的局域应用流量管理解决方案，可确保为Web应用提供出色的可用性、可靠性、安全性及可扩充性。它可以提供高可用性负载平衡、快速与超智能的第7层交换、精细的互动控制、DoS保护、资源共享以及其它诸多特性，从而为企业的互联网网络提供最好的保护。 BIG-IP产品系列包括F5 Networks BIG-IP应用交换机--5100系列、2400系列、1000 系列。 BIG-IP 5100系列作为最出色的第7层交换机，BIG-IP 5000系列通过其强大的应用级事务（第7层）处理能力优化了应用和Web服务的交付。配置：2枚1.26 GHz奔腾处理器、1GB内存、24个10/100和4GB端口、以及集成的SSL（无需额外费用）。
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
问题描述 交通拥堵是困扰当前城市交通的重要难题，随着国民经济的快速发展和城市化进程的不断加快，我国的机动车的拥有量及道路交通流量都必将会急剧地增加，日益增长的交通需求和城市道路基础设施建设将会成为当前城市交通的主要矛盾，因此，交通拥挤和阻塞现象必然会频繁发生。 在很多城市的交通拥堵问题，严重地影响了人们的日常出行活动，造成了时间的浪费、工作的耽误，直接或间接的带来了相当大的经济损失，制约了城市经济的发展。 问题定义及分析 交通拥堵是指在一定时间内想要通过某路段的车辆总数（交通需求）超过了某路段在该段时间内道路所能通过的最大车辆总数（道路的通行能力），从而导致车辆滞留在道路上的交通现象。 道路对交通的供给，是通过道路的通行能力来反映的，导致路段单元道路通行能力变化的原因有很多，主要有以下几个方面： 1)驾驶员和行人等的安全交通意识，如闯红灯、超车等 2)非机动车对交通的影响 3)雨、雪、雾等恶劣天气的影响 4)交通事故 5)道路本身的通行能力 车辆在以自由状态行驶的时候，时间是与距离成正比的，但是在实际的城市道路中，车辆不可能以自由状态行驶。行驶过程中会受到各种干扰因素的影响，或多或少的阻碍了车辆运行过程中的通畅程度。 路段行驶时间和流量的关系建模 进行道路交通流量分析建模的主要目的： 1)分析目前交通网络的运行状况 2)发现当前交通网络的缺陷，为后面交通网络的规划设计提供依据 3)评价交通网络规划方案的优劣性、合理性
4)最大限度的减少交通阻塞的发生，提高交通系统服务水平 由交通流理论可知，交通量(Q)、速度(V)和密度(K)三参数之间的关系为 () 1Q KV =其中，Q 为路段的车流量，K 为路段车流密度，V 为路段行车速度。 当某一段公路上的交通量逐渐增大,达到/1Q C =时,道路上的车辆将开始产生拥挤，此时所计算到的交通密度称为最大密度,用j K 来表示,而j K 所对应的交通量就是路段通行能力C 。此时如果该路段的车辆仍不断增加,将最终导致交通阻塞，从而使速度最后达到零，整个路段道路(车道)被车辆全部占据，我们称此时道路上的交通密度为交通阻塞密度(又称为最大密度max K )对应的交通量显然为零。理论上通过该路段的时间为无限长，这种规律关系见下图。 又由速度-密度的线性关系表达式可知 ()() max 2f f V V K V K K =-其中，f V 为自由流行驶时的行车速度，max K 为路段拥堵到流量为0时的车流密度，其它的同式(1) 由(1)式和(2)式可知路段流量和路段车流密度之间的关系为 ()() 2max 3f f V Q K V K K K =-
计算智能实验报告 实验名称：BP神经网络算法实验 班级名称： 2010级软工三班 专业：软件工程 姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090
一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。 二、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
交通流量的神经网络预测研究 [摘要]交通流量预测问题是交通信息预测的核心问题，进行交通流量预测理论体系的研究，对于改善我国交通拥堵问题具有十分重要的学术价值和现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，对已有的交通流预测方法进行了分类分析和介绍，并利用神经网络的方法来对交通流量进行预测分析。基于交通流量的集中分布特点并结合实际交通流量观测数据，我们采用了分区间段进行数据整理，将BP神经网络应用于交通流量预测的过程，通过对比预测结果，验证了BP 神经网络具有良好的预测效果。 [关键词]交通信息交通流预测 BP神经网络
Research on neural network prediction of traffic flow [Abstract] Traffic flow forecasting is the core problem of traffic information prediction,theory system in the prediction of traffic flow,is very important for improving our countrytraffic congestion has academic value and practical significance.Th is paper based on summarizing the domestic and foreign research results,analyzes and introduces the existing traffic flow forecasting methods, andanalysis to predict the traffic flow by neural network. based on centralized distribution of traffic flow and combined with the actual traffic flow data. We use the inter partition of data processing during the process of BP neural network can be used to traffic flow prediction by comparing the predicted results ,proves that BP neural network has the good forecast effect. [Keywords] Traffic Information Traffic flow Prediction BP neural network
web网络安全解决方案 （文档版本号：V1.0） 沈阳东网科技有限公司
一、前言 (1) 二、如何确保web的安全应用 (1) 三、常见部署模式 (2) 四、需求说明 (5) 五、网络拓扑 (6) 六、总结 (6)
一、前言 Web应用处在一个相对开放的环境中，它在为公众提供便利服务的同时，也极易成为不法分子的攻击目标，黑客们已将注意力从以往对网络服务器的攻击逐步转移到了对Web应用的攻击上。当前，信息安全攻击约有75%都是发生在Web应用而非网络层面上。 Web攻击者针对Web应用程序的可能漏洞、 Web系统软件的不当配置以及http协议本身薄弱之处，通过发送一系列含有特定企图的请求数据，对Web站点特别是Web应用进行侦测和攻击，攻击的目的包括：非法获得站点信息、篡改数据库和网页、绕过身份认证和假冒用户、窃取用户资料和数据、控制被攻击的服务器等。 目前，利用网上随处可见的攻击软件，攻击者不需要对网络协议有深厚理解，即可完成诸如更换Web网站主页、盗取管理员密码、破坏整个网站数据等等攻击。而这些攻击过程中产生的网络层数据，和正常数据没有什么区别。 二、如何确保web的安全应用 在Web系统的各个层面，都会使用不同的技术来确保安全性：为了保护客户端机器的安全，用户会安装防病毒软件；为了保证用户数据传输到Web服务器的传输安全，通信层通常会使用SSL技术加密数据；为了阻止对不必要暴露的端口和非法的访问，用户会使用网络防火墙和IDS/IPS来保证仅允许特定的访问。 但是，对于Web应用而言，Web服务端口即80和443端口是一定要开放的，恶意的用户正是利用这些Web端口执行各种恶意的操作，或者偷窃、或者操控、或者破坏Web应用中的重要信息。而传统安全设备仅仅工作在网络层上，并不能精确理解应用层数据，更无法结合Web系统对请求进行深入分析，针对应用层面的攻击可以轻松的突破传统网络防火墙和IDS/IP 保护的网站。 因此，在大量而广泛的Web网站和Web应用中，需要采用专门的Web 安全防护系统来保护Web应用层面的安全，WAF（Web Application Firewall，WEB应用防火墙）产品开始流行起来。 WAF产品按照形态划分可以分为三种，硬件、软件及云服务。软件WAF 由于功能及性能方面的缺陷，已经逐渐被市场所淘汰。云WAF近两年才刚刚兴起，产品及市场也都还未成熟。与前两种形态相比，硬件WAF经过多
数学实验报告 学号: , 姓名: , 得分: 实验内容:实验题：交通网络流量分析问题（线性方程组应用） 城市道路网中每条道路、每个交叉路口的车流量调查，是分析、评价及改善城市交通状况的基础。 问题：某城市有下图所示的交通图，每条道路都是单行线，需要调查每条道路每小时的车流量。图中的数字表示该条路段的车流数。如果每个交叉路口进入和离开的车数相等，整个图中进入和离开的车数相等。 求（1）建立确定每条道路流量的线性方程组； （2）分析哪些流量数据是多余的； （3）为了唯一确定未知流量，需要增添哪几条道路的流量统计。 解： （1）由题意得：x1+ x7=400 x1+ x9= x2+300 x2+100=300+ x11 x3+ x7=350+ x8 x4+ x10= x9+ x3 x11+500= x4+ x12 x8+ x5=310 x6+400= x10+ x5 x12+150= x6+290
整理得： x 1+ x 7=400 x 1- x 2+ x 9=300 x 2+ x 11=200 x 3+ x 7- x 8=350 -x 3+x 4+ x 10- x 9=0 -x 4+x 11- x 12=-500 x 5 +x 8=310 - x 5+x 6- x 10=-400 -x 6+ x 12= 140 将方程组写成矩阵向量形式为AX = b 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 400 x 1 1 -1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 300 x 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 200 x 3 A= 0 0 1 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 b= 350 X= x 4 0 0 -1 1 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 x 5 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 1 -1 -500 x 6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 310 x 7 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 -400 x 8 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 1 140 x 9 x 10 x 11 x 12 在MATLAB 环境中，首先输入方程组的系数矩阵A 和方程组右端向量b A=[1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0;1,-1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0;0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0;0,0,1,0,0,0,1,-1,0,0,0,0;0,0,-1,1,0,0,0,0,-1,1,0,0;0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,1,-1;0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,1,0,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,1] b = [400;300;200;350;0;500;310;-400;140] 解得 x 1=- x 9+500 x 2=200 x 3=- x 9+ x 10- x 12
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，
求用matlab编BP神经网络预测程序 求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28对初学神经网络者的小提示
第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第11章。 BP神经网络Matlab实例（1） 分类：Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 % 训练样本定义如下： % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % --------------------------------------------------------------- % NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式： % net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, % PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements % （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的
1 网络流量分析解决方案 方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决 方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息， 也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率 的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包 括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目 的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析 总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地 址组）的入、出流量随时间变化的趋势。 图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、 采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽 资源利用率的统计。 支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位 的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。 同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率
close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');
方案背景 随着网络的应用越来越广泛，规模也随之日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： 1、网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ 2、应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ 3、用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 为了应对企业网络管理中的这些问题，于是，H3C公司的NTA（Network Traffic Analysis）解决方案应运而生！ 所谓的工欲善其事，必先利其器，NTA解决方案可以帮助网络管理人员了解企业内部网络之运行状况，及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象，也能方便用户进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考，并方便网络管理员及时解决网络异常问题。 NetStream技术介绍 在理解Network Traffic Analysis解决方案之前，首先需要了解NetStream的一些基本概念，它们是该解决方案的基础。
“流”概念 NetStream的流定义为：由源到目的方向的一系列单向的数据包。 NetStream流是通过7元组来标识的，即通过接口索引、源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议号和ToS组成的七元组确定一个NetStream流，设备根据七元组信息对过往的数据包进行NetStream统计。 下图中就包括四条流： 从Client A到WWW Server方向通信时产生的流； 从WWW Server到Client A方向通信时产生的流； 从Client B到FTP Server方向通信时产生的流； 从FTP Server到Client B方向通信时产生的流； 图1 网络中流的举例说明 从上例中可以很容易地理解，流是单向的，同时流也是基于协议的。形象地说，通过NetStream流可以记录下来网络中who、what、when、where、how。
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定
网络流量采集分析解决方案 （NSC&NDA）技术白皮书
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网络流量采集分析方案（NSC&NDA）技术白皮书
目
1. 2.
录
前言..................................................................................................................................................1 NSC&NDA解决方案简介..............................................................................................................2 2.1. 2.2. NetStream概念 ........................................................................................................... 2 NSC&NDA解决方案组成 ............................................................................................ 4
3.
NSC&NDA解决方案关键特性......................................................................................................5 3.1. 3.2. 3.3. NDE关键特性.............................................................................................................. 5 NSC关键特性.............................................................................................................. 6 NDA关键特性.............................................................................................................. 7
4.
NSC&NDA解决方案典型应用......................................................................................................8 4.1. NSC&NDA解决方案部署策略 ..................................................................................... 8 NDE部署策略 .................................................................................................................9 NSC部署策略 ..................................................................................................................9 NDA部署策略 ...............................................................................................................10
4.1.1. 4.1.2. 4.1.3. 4.2. 4.3. 5.
NSC&NDA宽带公众网络运营商解决方案 ................................................................. 10 NSC&NDA承载网解决方案....................................................................................... 12
结束语............................................................................................................................................12
附录A 缩略语 .......................................................................................................................................12
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