论文范文网-权威专业免费论文范文资源下载门户!
当前位置:毕业论文格式范文>论文范文>范文阅读
快捷分类: 城市轨道交通论文 交通运输类期刊 交通类的期刊 交通世界期刊 铁道交通运营管理毕业论文 交通类期刊 轨道交通论文参考文献 轨道交通杂志社 城市轨道交通专业论文 轨道交通工程施工技术论文 关于轨道交通的论文 轨道交通噪声论文

关于轨道交通论文范文 基于LM—BP算法的轨道交通客流短时预测相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:轨道交通论文 更新时间:2024-01-12

基于LM—BP算法的轨道交通客流短时预测是适合轨道交通论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文,相关轨道交通开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

摘 要:BP神经网络是当前比较常用的人工神经网络,针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,将LM算法引入到BP神经网络中,以改进 BP神经网络在预测时的训练过程,并利用轨道交通客流的时间序列对其有效性进行验证,结果证明该方法对轨道交通客流的短时预测有着更高的准确度和精度.

Abstract: BP neural network algorithm is the currently common artificial neural network. Referring to the shortcomings existing in BP neural network, such as: local minimum, low convergence rate, this paper introduces LM algorithm to improve BP neural network algorithm, then trains the BP neural network prediction model and applies this method to the time sequence of urban rail transit passenger flow to perform validation. The result shows that the method has a higher accuracy and precision to the short-term prediction of urban rail transit passenger flow.

关键词:轨道交通客流;短时预测;BP神经网络;LM算法

Key words: urban rail transit passenger flow;short-term prediction;BP neural network;LM algorithm

中图分类号:U293.5 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)03-0154-03

0 引言

近年来,许多学者对于城市交通客流的非线性特征进行了研究,提出了多种非线性预测模型,如BP神经网络模型、混沌状态特征模型和支持向量机模型等[1].但是BP神经网络有两个明显的缺陷,一是容易陷入局部极小值,二是收敛的速度慢.本文提出利用LM算法对BP神经网络算法进行改进,并应用于轨道交通客流的短时预测.

1 基于LM最优化方法的BP神经网络LM-BP

1.1 LM-BP算法

在最优化理论中,Levenberg-Marquardt算法是一种优秀的优化设计方法,它结合了神经网络里梯度下降法和高斯-牛顿法的优点,是牛顿法和梯度下降法相结合的一种算法[2].

神经网络的目标是通过输入样本对来对神经网络的权值m进行调节,从而使误差函数E到达最小值[3].在样本中,mij是第一层第i个神经元输入到第j个神经元的权值,则相应的权值矩阵为

1.2 LM-BP神经网络算法的实施步骤

2 仿真研究

本文以南京地铁10号线雨山路站、文德路站、龙华路站、临江路站等四个站点的进站客流数据为研究对象,时间跨度为2015年7月29日到2015年8月30日,数据的时间间隔为15min,将样本最后一周的数据作为验证集,建立预测模型,并利用matlab工具实现基于LM-BP神经网络的轨道交通客流的短时预测[5].图1~图4为预测结果.图中实线部分代表客流量实际值,虚线部分代表客流量预测值.

3 结果比较

LM-BP神经网络预测法和BP神经网络预测法的MAPE值对比如图5所示,从图中可以看出,各站点LM-BP法预测值的MAPE均较BP法有所减小,四个站点的MAPE分别减小23.41%、11.04%、5.38%和1.82%.

LM-BP神经网络预测法和BP神经网络预测法的MAD值对比如图6所示,图中可以看出,各站點LM-BP法预测值的MAD均较BP法有所减小,四个站点MAD分别减小131.45、45.33、52.32和9.29.

从两种方法的MAPE和MAD分析结果看,LM-BP神经网络预测法相较于BP神经网络预测法具有更高的精度.

4 结语

针对BP神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的缺陷,本文提出了一种基于LM算法的优化BP神经网络时间序列预测方法,将其应用于轨道交通客流的短时预测,结果表明:相对于BP神经网络,LM-BP神经网络对于轨道交通客流的短时预测具有更高的预测精度.

参考文献:

[1]贺国光,李宇,马寿峰.基于数学模型的短时交通流预测方法探讨[J].系统工程理论与实践,2000,20(12):51-56.

[2]王琛.基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别[J].山西师范大学学报(自然科学版),2005,19(2):17-20.

[3]王祖麟,王丽霞.一种前馈神经网络算法[J].科技广场,2004(8):51-53.

[4]李炯城,黄汉雄.一种新的快速BP神经网络算法LM-BP[J].华南理工大学(自然科学版),2006,34(6):49-54.

[5]周开利,康耀红.神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计[M].北京:清华大学出版社,2011.

总结:本论文主要论述了轨道交通论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。

参考文献:

1、 超高压线下城市轨道交通现浇梁施工工艺 【摘 要】现浇桥梁在城市轨道交通建设工程中的应用已越来越广泛,但桥梁周围时常会遇到超高压线路障碍,且不能按照常规工艺施工,无疑增加了施工难度及安。

2、 网络时代轨道交通运营工程档案管理信息化建设分析 【摘要】本文笔者首先分析了轨道交通运营工程档案管理信息化建设的优点,最后提出完善轨道交通运营工程档案信息化建设的策略。【关键词】信息化;轨道交。

3、 轨道交通业主对建设项目造价控制 摘 要 项目造价控制是建设管理中的一个重要部分,作为财政性投资的轨道交通建设项目,业主应积极参与项目建设的全过程,积极发挥造价在项目建设过程中的。

4、 城市轨道交通工程投融资建设管理 城市轨道交通对国家发展具有十分重要的影响,同时,城市轨道交通工程应具有良好的投融资方式及建设管理模式,才能保障交通工程的可持续性发展,如果交通建。

5、 城市轨道交通企业人力资源管理中人工成本管理 摘要:企业人工成本的控制与管理是企业人力资源管理的重要任务之一。本文以地铁企业为例,综合分析其薪酬福利及人力资源管理等方面存在的问题。以现代化的。

6、 城市轨道交通人才培养存在问题 本文简单分析了城市轨道交通人才培养存在的问题,针对城市轨道交通人才培养策略展开了深入的研究分析,结合本次研究,发表了一些自己的建议看法,希望可以。