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1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文城市路網(wǎng)實(shí)時(shí)動態(tài)交通信息預(yù)測方法的研究姓名:史慧敏申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:譚國真20091217城市路網(wǎng)實(shí)時(shí)動態(tài)交通信息預(yù)測方法的研究StudyonReal—TimeDynamicTrafficInformationPredictioninUrbanRoadNetworksAbstractIntelligentTransportationSystems(ITS)istheintematio
2、nallyrecognizedbestwaytelieveurbantra]fjficcongestionRoadtrafficinforrnationisanindispensableprerequisiteandmaincontentforallITSprojectsT11eproblemthathowtogetthesemessagesinashorttimeandhowtOusetheseinforrnationstodeter
3、minequicklytheoptimaldrivingpathhasbecomeacuttingedgeissuesinthefieldofITS,trafficnetworkshorttimetrafficinformationpredictiontheory,theprosandconsofmodelandalgorithmdirectlyaffectthewholeITSimplementationThetrafficflowa
4、ndtraveltimethroughsectionisthemostbasicparametersoftrafficinformationItnotonlyrepresentsthephysicalpropertiesandtransportpropertiesofsomesection,butalsoisthemostdirectinterestconcernedbyusersShorttermtrafficinformationp
5、redictioncallproviderealtimetrafficinformationthroughurbantrafficinformationreleaseplatformforthetrip,alsohelpthemtothepathselectionandinduction乃eartificialneuralnetworkisanewmethodofmathsmodelingBecauseofbetteradaptabil
6、ity,ithasbeenwidelyappliedintrafficforecastingBackpropagation(BP)algorithmisusuallyusedtotraintheneuralnetwork,butitconvergesslowlyandeasilygetsintolocalminimumTospeeduplearningofneuralnetwork,manyparallellearningalgorit
7、hmsareproposednisthesisusesakindofparallelnonlinearoptimizationtechniquetotrainnetworks,realizingparallelismbasedonlearningalgorithmBPalgorithmisimprovedbyparallelselfscalingquasi—Newton(SSPQN)algorithmIneachiteration,as
8、etofsearchdirectionsisgeneratedEachsubtaskcarriesoutinexactlinearsearchalongeachdirectiontofindtheoptimalpointThisthesistestsandanalysestheabovealgorithmintheMPICHparallelenvironmentTheexperimentalresultshowsthatwiththes
9、ametrainingprecisiontheSSPQNparallelalgorithmeffectivelyimprovestheconvergencespeed,hasbetterforecasteffectsthantraditionalBPneuralnetwork,andmeetstherequirementoftrafficflowforecastingInordertoachieveapredictionoftraffi
10、cvolumeinarbitrarysectionofthenetwork,thethesisusemultivariatestatisticalanalysisofthemultidimensionalscalingofurbanroadnetworkcorrelationanalysisfornondetectorsectionitachievesthedivisionoftheentirenetwork,andprediction
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