基于數(shù)據(jù)挖掘的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流時序預測中的應用.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)挖掘在各個領(lǐng)域內(nèi)的展開,各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始向深層次發(fā)展,其中比較有特色的新數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種起源于仿生的技術(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建目前尚未有比較成熟的理論來指導,一般只是用試探尋優(yōu)的方法來實現(xiàn),但是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習訓練則有比較成熟的理論指導.在本文討論的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為典型的就是BP算法,目前關(guān)于對BP算法的改進研究也比較流行.隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,人們只需要幾個函數(shù)幾行代碼就可以應用先進的神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)技術(shù),而不用去理解詳細的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,這使人們能夠省下很多時間,把更多的精力放在對所要解決問題的研究上.因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用也得到了很大的普及.在解決交通領(lǐng)域內(nèi)的問題時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有得天獨厚的先天優(yōu)勢,其中最為重要的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好的解決交通領(lǐng)域內(nèi)的非線性問題,其中前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合對交通流的預測.隨著人們對智能交通體系的要求提上日程,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練速度和預測精度等方面不斷的提高,把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建設(shè)智能交通體系成為了一種非常

3、明智的選擇.為此,本文針對問題的現(xiàn)狀與趨勢,在總結(jié)他人成果的基礎(chǔ)上,開拓創(chuàng)新,做了以下幾方面的工作:1.在總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展的基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)挖掘的概念、任務、方法進行了全面,細致而又帶有創(chuàng)造性的總結(jié),并且對數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢進行了有充分依據(jù)的預測;2.對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行了全面系統(tǒng)的總結(jié),并著重總結(jié)了用于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法的實現(xiàn)與改進,提出了自己對改進的看法和建議,并在此基礎(chǔ)上討論了一種廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建問題;3.對數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與