小波神经网络的时间序列预测短时交通流量预测.doc

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城市道路交通流量预测方法

城市道路交通流量预测方法随着城市化进程的加速，城市道路交通流量的预测变得越来越重要。

准确预测交通流量可以帮助交通管理部门合理规划道路网络，优化交通流动，提高交通效率。

本文将介绍一些常见的城市道路交通流量预测方法，包括传统方法和基于人工智能的方法。

一、传统方法1.时间序列分析时间序列分析是一种常用的交通流量预测方法。

该方法基于历史交通数据，通过分析时间序列的趋势和周期性，预测未来的交通流量。

常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。

这些方法在一定程度上可以预测交通流量的长期趋势和季节性变化，但对于突发事件的影响预测能力有限。

2.回归分析回归分析是另一种常见的交通流量预测方法。

该方法通过建立交通流量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的回归模型，来预测未来的交通流量。

常用的回归模型包括线性回归模型和多元回归模型等。

回归分析方法可以考虑多个因素对交通流量的影响，但需要准确选择和处理影响因素，否则预测结果可能不准确。

二、基于人工智能的方法1.神经网络神经网络是一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接，学习历史交通数据的规律，并预测未来的交通流量。

常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。

神经网络方法可以自动提取数据中的特征，但需要大量的训练数据和计算资源。

2.支持向量机支持向量机是另一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

支持向量机通过在高维空间中构建超平面，将不同类别的数据分开，从而预测未来的交通流量。

支持向量机具有较强的泛化能力，可以处理高维数据和非线性关系。

但支持向量机方法需要选择合适的核函数和调整参数，否则预测结果可能不准确。

3.深度学习深度学习是一种基于神经网络的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

基于小波消噪和混沌时间序列的交通流预测

第１０卷
第３期１
２１００年１月１
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１Ｎｏ３Ｎｏ．００１０ ’ １ｖ２１
．
１７ — １１（００３ —８８０６１８５２１）１７４ —５
ＳｉｎｃｃｏｏｎｄＥｎｎｅｎｃｅｅＴｅｈｎｌｇｙａｇｉｅｆｇｉ
影响预测结果的因素不仅包括预测模型的拟合度，
而且包括采用样本的准确度。交通流系统本身就具有很多不确定性，采集的数据受到各种污染所
使得数据的准确性大大降低，因此对原始数据的
分解，就可得到信号和噪声在不同尺度下的一些不
同的传递特征和特征表现，而使信噪分离成为可从能。本文基于小波分析理论，合交通流的特点采结
用阈值法对观测的交通流量进行消噪。
一
交通流预测的方法很多，主要有时间序列法，
是对信号中的噪声部分ｅ进行抑制，从而在中
信号重构的算法是
ｐ＝∑ ｈ（２）；＋∑ ｈ（。Ａ一ｚｐ。Ａ—
ｌｌ
恢复出真实信号Ｙ。
１２小波阈值消噪的步骤．
２）１
，
小波阈值消噪法的做法是：将含噪信号进行小
据作为样本选取有效的预测模型进行短时交通流

短时交通流量预测分析

短时交通流量预测分析交通流量的预测对于交通管理和规划至关重要。

在城市中，交通流量的准确预测可以帮助决策者优化交通信号控制系统、规划道路和公共交通线路，以及改善交通拥堵状况，提高出行效率。

短时交通流量预测涉及对未来较短时间范围内交通流量的估计，通常在小时或更短的时间段内。

本文将探讨短时交通流量预测的分析方法和应用。

短时交通流量预测的分析方法可以分为经验模型和机器学习模型两类。

经验模型基于专家经验和规则来建立预测模型，包括时间序列分析、回归分析和模糊推理等方法。

时间序列分析可以利用历史数据的周期性和趋势性来预测未来的交通流量。

回归分析可以根据交通流量与其他因素之间的关系来建立预测模型。

模糊推理可以模拟人类的推理过程来预测交通流量。

这些方法通常需要手动选择模型和参数，并且对数据的要求比较高。

机器学习模型基于数据来学习交通流量的特征和模式，并利用学习的结果来预测未来的交通流量。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。

这些方法通常不需要手动选择模型和参数，可以自动学习数据的特征和模式。

机器学习模型的性能通常受数据质量、特征选择和模型调优等因素的影响。

短时交通流量预测的应用包括交通信号控制、交通调度和交通规划等。

交通信号控制可以根据预测的交通流量来优化交通信号的配时，以减少交通拥堵和等待时间。

交通调度可以根据预测的交通流量来调整公交车和出租车的行驶路线和时间，以提高服务质量和效率。

交通规划可以根据预测的交通流量来规划道路和公共交通线路，以满足未来的出行需求。

总之，短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要任务。

通过收集和处理数据，应用经验模型和机器学习模型，可以对未来较短时间范围内的交通流量进行准确预测。

这些预测结果可以应用于交通信号控制、交通调度和交通规划等多个领域，以优化交通系统的性能和效率。

随着数据收集和分析技术的不断发展，短时交通流量预测的准确性和实用性将进一步提高。

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数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。

小波神经网络原理及其应用

幅度 A
sin(t)---a=1 1
morlet---a=1 1
0
0
-1
-1
0
2
4
6
8
-10 -5
0
5 10
sin(2t)---a=1/2 1
morlet---a=1/2 1
0
0
-1
-1
0
2
4
6
8
-10 -5
0
5 10
sin(4t)---a=1/4
morlet---a=1/4
1
1
0
0
-1
-1
0
2
4
6
为ω0，窗口宽度为△ ω，则相应的连续小波的傅立叶
变换为： a,()a12ej(a)
➢ 其频域窗口中心为： a,
1 a
0
➢ 窗口宽度为： 1
a
➢ 信号在频域窗内：[1 a0 . 2 1 a ,1 a02 1 a ]13
➢ 从上面的时频域的讨论可见，连续小波的时频域窗口
➢ 中心及其宽度都随a的变化而伸缩，如果我们称△t·△
事实上小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图象处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别，音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面。
.
37
6.小波分析应用前景
（1）瞬态信号或图像的突变点常包含有很重要的故障信息，例如，机械故障、电力系统故障、脑电图、心电图中的异常、地下目标的位置及形状等，都对应于测试信号的突变点。因此，小波分析在故障检测和信号的多尺度边缘特征提取方面的应用具有广泛的应用前景。

基于遗传 - 小波神经网络的短时交通量预测

迅速地进行预测比较困难．国内外学者提出了许多预测方法和模型，主要有基于传统统计理论的模型（回归分析预测模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型等¨ ），基于神经网络的预测模型［２－４］，基于非线性
理论（混沌理论和小波分析）的预测模型．这三大模型中，基于传统统计理论的模型主要是基于
基于遗传一小波神经网络的短时交通量预测
黄恩洲
（福建工程学院交通运输系，福建福州３５０１０８）
摘
要：针对短时交通量的高度非线性，提出一种基于遗传一小波神经网络的预测方法．该方法以前馈多层
感知器的神经网络拓扑结构为基础，选择Ｍｏｒｌｅｔ母小波基函数作为隐含层激活函数，以最简化结构概念进行网络泛化，并将误差反向传播，经遗传算法对网络连接权值修正．实例证明，该方法预测精度高，预测速度较
线性基础，对时间跨度较小的交通量预测精确度不高，神经网络具有识别复杂非线性系统的特性，在短时交通量预测的精度上比较令人满意，但是其预测的速度却较差，而非线性理论预测方法缩短了短时交通流量的预测速度，但是由于非线性理论方法参数较多，鲁棒性较差，妨碍了其工程应用，因此不可否认，在精度上，神经网络是非线性预测的理想模型¨ 。。．近年来，利用神经网络预测短时交通量的研究热点集中在改进网络结构和结合其他学科的相关理论以提高神经网络预测的精度和时效＿１卜ｎ方面．时效是神经网络预测模型能否在工程上应用的关键问题，影响神经网络预测速度最关键的两点是：神经网络结构和学

城市主干道短时交通流预测研究

城市主干道短时交通流预测研究随着城市化进程的不断加快，城市的交通压力也日益加大。

城市主干道作为城市交通的血脉，其交通流量的预测对于优化城市交通管理、提高交通效率至关重要。

因此，对城市主干道短时交通流进行准确预测的研究成为了学术界和实际应用中的热点问题。

城市主干道短时交通流预测是指根据历史交通数据和相关环境因素，对未来一段时间内城市主干道上的车辆流量进行估计和预测。

其研究的目的是通过理解和分析交通流量的规律，预测未来交通状况，从而为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供科学依据。

城市主干道短时交通流预测的研究方法多种多样，其中常用的方法包括时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等。

时间序列分析是通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型，推断未来交通流量的变化趋势。

神经网络模型则是通过对大量历史数据的学习和训练，建立一个能够模拟人脑神经网络的数学模型，从而预测未来交通流量。

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过构建一个能够将数据映射到高维特征空间的超平面，从而实现对未来交通流量的预测。

在进行城市主干道短时交通流预测时，需要考虑的因素包括历史交通数据、天气状况、节假日等。

历史交通数据是进行预测的基础，通过对历史数据的分析，可以发现交通流量的规律和趋势。

天气状况是影响交通流量的重要因素之一，例如下雨、雾霾等恶劣天气会导致交通拥堵。

节假日则会对交通流量产生显著影响，人们的出行方式和时间会发生变化，因此需要对节假日进行适当的调整和修正。

城市主干道短时交通流预测的研究对于城市交通管理的科学化、智能化具有重要意义。

通过准确预测交通流量，可以合理安排交通信号灯的配时，优化交通流动性，减少交通拥堵，提高交通效率。

此外，交通流量预测还可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们制定合理的交通规划和控制策略，提高城市交通的整体运行效果。

综上所述，城市主干道短时交通流预测的研究是一个复杂而重要的问题。

通过运用合适的预测模型和适当的数据处理方法，可以实现对城市交通流量的准确预测，为城市交通管理和规划提供科学依据，提高城市交通的运行效率和服务水平。

基于小波神经网络的VTS水域船舶交通流短期预测研究

Ｏ
蛐ｌ
：
ｏ
（）ｏ
图１小波神经网络拓扑结构
目前，船舶交通流量预测方法主要有回归分析法、神经网络法、组合预测模型、极大似然估计等。神经网
络以其特有的自学习、自组织、容错性和分布式储存等
ｃｆｌｏｗ
ｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｗｏｒｔｈｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｒｆｔｈｅｍａｒｉｔｉｍｅａｄｍｉｎｉｓｔｒａｉｔｏｎｉｎｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅｔｒａｉｃｆｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｓｔａｎｄａｒｄｏｆｈｅｔｗａｔｅｒｓｗｉｔｉｎｈＶＴＳｃｏｖｅｒａｇｅ．
ｐａｐｅｒａｄｏｐｔｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｉｔｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｗａｖｄｅｔｎｅｕｒｄｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｓａｍｏｄｌａｆｏｒｓｈｉｐ锄
价值 … 。影响船舶交通流量的因素多且复杂，宏观上主要包括水域所在的自然环境、航运市场状况、世界经济和国家
政策等，微观上主要包括港口规划、航道水深及尺度、分
道通航制、交通管理的实施、船舶类型及吨位等。而各种因素的作用机制很难用准确的数学方法来描述，因此对船舶交通流量的预测是一个复杂的非线性系统问题。

高速公路短时交通量预测

高速公路短时交通量预测高速公路短时交通量预测随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。

高速公路作为主要的城市交通干道，交通量的预测对于交通管理和规划非常重要。

高效准确地预测高速公路短时交通量，可以为交通管理部门提供决策依据，优化交通流量，缓解交通拥堵问题。

高速公路交通量预测是指预测未来一段时间内高速公路上的车辆数目，准确预测能够帮助交通管理部门提前做好交通组织、交通控制和资源调配等准备工作。

现代交通量预测方法主要基于历史数据与实时数据相结合的方式。

下面将介绍几种常见的高速公路短时交通量预测方法。

一、基于时间序列的预测方法时间序列预测方法是通过分析历史交通量数据的变化趋势和规律，对未来的交通量进行预测。

常用的时间序列模型有ARIMA 模型、指数平滑模型等。

ARIMA模型是一种常见的线性模型，通过分析历史数据的自相关性和移动平均性来进行参数估计，从而进行未来交通量的预测。

指数平滑模型是一种多项式拟合方法，通过对历史数据进行平滑处理，利用平滑后的数据来进行预测。

二、基于回归分析的预测方法回归分析可以通过建立交通量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学模型，来进行交通量的预测。

回归分析方法需要准备足够的历史交通量数据和影响因素数据，通过线性或非线性回归模型，对交通量进行建模预测。

三、基于神经网络的预测方法神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的数学模型，可以通过学习历史数据的规律，对未来交通量进行预测。

神经网络模型可以通过调整各层之间的连接权值，使得网络的输出结果与实际交通量相匹配。

神经网络模型具有良好的非线性逼近能力，可以更好地适应交通量数据的复杂特征。

高速公路短时交通量预测的准确性和可靠性受多个因素的影响。

首先，数据质量是预测模型的基础，只有收集到准确完整的历史数据和实时数据，才能构建有效的预测模型。

其次，影响因素的选择也非常重要，需要考虑交通量的周期性、趋势性以及外界因素的影响。

为了提高交通量预测的准确性和可靠性，可以采用以下方法。

基于小波的短时交通流预测

Ｊ）］（［ｄ３））【
对任意的函数．，厂）它的小波变换是一个二元（函数，这有别于传统的傅里叶变换．另外，由允许条
件和（）式可知，于参数对（，）小波函数２对ａｂ，
。
６在＝ｂ（）的附近存在明显的波动，远离＝
各尺度的预测得到交通流的预测．实验显示，本方法具有较好的预测精度．
关键
词：小波分析；ＲＡ模型；ＡＭ短时交通流预测
文献标识码：Ａ文章编号：０１７６（０６０．０９）１０．１ｘ２ｏ）３０９４４
中图分类号：Ｐ９；４１Ｔ３１Ｉ９．／
波变换（，）口ｂ体现的是原来的函数或信号．）厂（
在＝ｂ点附近随着分析和观察的范围逐渐变化时表现出来的变化情况．
Ｉ．
如＜ ∞
（１）
・
收稿日期：０５）．１修订日期：Ｏ５０－７２０４３２；２Ｏ．４０基金项目：交通部交通应用基础研究项目（０３９１０）２０１８４８作者简介：杨芳明（９５，。１６一）男四川南充人。讲师，事计算机基进行加权的平均，）体现的是以（６））为标准快慢的），（的变化情况．其中
＝
参数ｂ表示分析的时间中心，称为平移参数；而参数ａ体现的是以＝ｂ为中心的附近范围的大小，称为尺度参数．因此，当时间平移参数ｂ固定不变时，小
Ｊｎ０６ｕｅ２０
基于小波的短时交通流预测＊
杨芳明，朱顺应２

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%% 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
%计算误差和
error(i)=error(i)+sum(abs(yqw-y));
%权值调整
for j=1:n
%计算d_Wij
temp=mymorlet(net_ab(j));
for k=1:N
d_Wij(k,j)=d_Wij(k,j)-(yqw(k)-y(k))*temp;
end
%计算d_Wjk
temp=d_mymorlet(net_ab(j));
for k=1:M
for l=1:N
d_Wjk(j,k)=d_Wjk(j,k)+(yqw(l)-y(l))*Wij(l,j) ;
end
d_Wjk(j,k)=-d_Wjk(j,k)*temp*x(k)/a(j);
end
%计算d_b
for k=1:N
d_b(j)=d_b(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j);
end
d_b(j)=d_b(j)*temp/a(j);
%计算d_a
for k=1:N
d_a(j)=d_a(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j);
end
d_a(j)=d_a(j)*temp*((net(j)-b(j))/b(j))/a(j);
end
%权值参数更新
Wij=Wij-lr1*d_Wij;
Wjk=Wjk-lr1*d_Wjk;
b=b-lr2*d_b;
a=a-lr2*d_a;
d_Wjk=zeros(n,M);
d_Wij=zeros(N,n);
d_a=zeros(1,n);
d_b=zeros(1,n);
y=zeros(1,N);
net=zeros(1,n);
net_ab=zeros(1,n);
Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1;
Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1;
a_1=a;a_2=a_1;
b_1=b;b_2=b_1;
end
end
%% 网络预测
%预测输入归一化
x=mapminmax('apply',input_test',inputps); x=x';
%网络预测
for i=1:92
x_test=x(i,:);
for j=1:1:n
for k=1:1:M
net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x_test(k);
net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j);
end
temp=mymorlet(net_ab(j));
for k=1:N
y(k)=y(k)+Wij(k,j)*temp ;
end
end
yuce(i)=y(k);
y=zeros(1,N);
net=zeros(1,n);
net_ab=zeros(1,n);
end
%预测输出反归一化
ynn=mapminmax('reverse',yuce,outputps);
%% 结果分析
figure(1)
plot(ynn,'r*:')
hold on
plot(output_test,'bo--')
title('预测交通流量','fontsize',12)
legend('预测交通流量','实际交通流量') xlabel('时间点')
ylabel('交通流量')
%这里面用到的两个子程序分别是：
function y=mymorlet(t)
y = exp(-(t.^2)/2) * cos(1.75*t);
function y=d_mymorlet(t)
y = -1.75*sin(1.75*t).*exp(-(t.^2)/2)-t* cos(1.75*t).*exp(-(t.^2)/2) ;。