城市环路交通流实时预测模型：BP与RBF神经网络应用

"城市环路交通流实时滚动预测实用模型.pdf" 本文主要探讨了城市环路交通流的实时滚动预测模型，重点介绍了两种神经网络方法——BP神经网络和RBF神经网络在交通流量预测中的应用。作者关伟和蔡晓蕾来自北京交通大学交通运输学院，他们构建的模型旨在提高城市交通管理的效率和准确性。 1. **交通流预测**：交通流预测是交通工程领域的重要研究内容，它通过对交通流量的未来状态进行估计，以便于交通管理和规划。准确的预测能帮助优化交通信号控制、减少拥堵、提升道路安全。 2. **BP神经网络**：BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。在交通流预测中，BP网络可以学习历史交通数据的模式，从而对未来的交通流量进行预测。 3. **RBF神经网络**：RBF（Radial Basis Function）神经网络以其快速收敛和高精度的特点被广泛应用。RBF网络采用径向基函数作为隐层神经元的激活函数，能有效处理非线性问题，适合捕捉交通流数据中的复杂关系。 4. **模型构建与验证**：研究人员基于BP和RBF神经网络构建了城市环路交通流实时滚动预测模型，并使用北京市三环路的实际交通流量数据进行验证。实验结果显示，该模型预测精度高，且具有良好的实时性，满足实际预测系统的需求。 5. **实证分析**：通过实证分析，模型对北京市三环路交通流量的预测效果显著，这表明该模型具有较高的实用价值，对于改善城市交通管理、缓解交通压力具有积极意义。 6. **应用前景**：该模型不仅可以应用于城市环路，还可以推广到其他城市道路及交通网络，为智能交通系统提供数据支持，实现更高效的交通流控制和管理。 7. **中图分类号**：文章被分类在“U491”类别，代表交通运输工程，这表明该研究属于交通工程与运输科学研究的范畴。 总结来说，这篇论文提出的基于BP和RBF神经网络的城市环路交通流实时滚动预测模型，为交通流量预测提供了新的技术手段，有助于提升城市交通系统的智能化水平和运营效率。