97、交通流量与综合神经网络预测方法解析

交通流量与综合神经网络预测方法解析

在实际的交通流量预测以及各类信息预测场景中，传统方法面临着诸多挑战，而新的模型和算法不断涌现以应对这些问题。本文将详细介绍基于BP神经网络的交通流量预测模型、新型并行训练算法，以及结合ELMAN和SOM神经网络的高精度预测方法。

基于BP神经网络的交通流量预测模型

在实际交通流量预测中，由于不同路段之间相互影响，传统神经网络输入模式规模大幅扩展，导致训练时间显著增加，难以满足实际需求。

为解决这一问题，提出了基于BP神经网络的交通流量预测模型。该模型依据相关性理论选择神经网络的输入，有效减小了输入模式的规模。

交通流量与当前路段的过往流量以及上下游路段的流量存在一定关系。因此，可以通过当前路段、上游路段和下游路段的过往流量来预测未来路段的交通流量。

具体而言，不同时间段的交通流量具有随机性，可将其视为随机变量。通过计算两个随机变量之间的相关系数，能够得出不同路段交通流量之间的相关性。假设 $u_i(t)$ 是路段 $i$ 在未来时间段 $t$ 的交通流量，$u_j(t - n)$ 是路段 $j$ 在时间段 $t - n$ 的交通流量。$u_i(t)$ 作为神经网络的输出，选择与 $u_i(t)$ 具有强相关性的 $u_j(t - n)$ 作为神经网络的输入。相关系数 $\rho$ 的计算公式如下：
[
\rho = \frac{E((u_i(t) - \overline{u_i(t)})(u_j(t - n) - \overline{u_j(t - n)}))}{\sqrt{E(u_i(t) - \overline{u_i(t)})^2E(u_j(t - n) - \overline{