小波神经网络驱动的实时交通流量预测模型研究

本篇研究论文《基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究》发表于2013年10月的《公路交通技术》第5期，作者杨显立、许伦辉和周勇来自华南理工大学土木与交通学院。该研究关注的是智能交通系统中的核心问题——实时交通流量预测，这一功能对于系统中其他子系统的有效运行至关重要。 交通流量预测是一个复杂的问题，因为交通流具有高度的非线性、不确定性，并且与时间紧密相关，本质上可归类为时间序列预测。传统的预测方法可能难以处理这些特性。小波神经网络作为一种先进的数据处理技术，因其良好的适应性和自学习能力，在处理非线性问题上展现出优势。因此，本文作者利用小波神经网络的独特特性，设计了一种适用于实时交通流量预测的模型。 小波神经网络模型的特点在于它能够捕捉数据中的局部细节和整体趋势，这对于捕捉交通流量随时间和空间变化的模式非常有用。通过对交通流量数据的分析，模型能够实时学习和调整，提供更为精确和快速的预测结果。通过Matlab编程实现的模拟仿真，结果显示了小波神经网络在实时交通流量预测方面的显著性能，其预测值接近实际期望值，这表明该模型在实际应用中有很好的实用性。 论文的关键点包括以下几个方面： 1. 小波神经网络：作为预测工具，它的高效性和适应性使得它在解决交通流量的复杂动态问题上表现出色。 2. 时间序列预测：交通流量的时间依赖性是构建预测模型时必须考虑的重要因素。 3. 交通流量预测：这是智能交通系统中的基础任务，对于交通管理、路况优化和安全预警具有重要意义。 4. 智能交通系统：研究背景，强调实时交通流量预测在智能交通系统整体架构中的核心地位。 总结来说，这篇论文不仅提出了一个新颖的基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型，还通过实证研究验证了其在预测准确性与速度上的优越性，为智能交通系统的实时决策提供了有力支持。该研究对交通工程领域有着重要的理论和实践价值。