基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通路徑規(guī)劃系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

《基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通路徑規(guī)劃系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、單位代碼：10293密級(jí)：專業(yè)學(xué)位碩士論文論文題目：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通路徑規(guī)劃系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)學(xué)號(hào)1314080317姓名馬思臣導(dǎo)師曹雪虹專業(yè)學(xué)位類別工程碩士類型申請(qǐng)?jiān)诼殞I(yè)（領(lǐng)域）申請(qǐng)電子與通信工程論文提交日期2017年11月1日DesignandRealizationofIntelligentTrafficPathPlanningSystemBasedonFuzzyNeuralNetworkThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMast

2、erofEngineerBySichenMaSupervisor:Prof.XuehongCaoNovember2017南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若有不實(shí)，愿意承擔(dān)一切相關(guān)的法律責(zé)任。研究生簽名：____________

3、_日期：____________南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可以保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文檔；允許論文被查閱和借閱；可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索；可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研究生院辦理。涉密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書。研究生簽名：____________導(dǎo)師簽名：____________日期：_____________摘要伴隨我國城鎮(zhèn)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷深入以及城鎮(zhèn)機(jī)動(dòng)車車輛的

4、不斷增加，城市道路規(guī)劃以及車輛路徑引導(dǎo)已經(jīng)成為影響人民的日常出行的重要因素。作為近年來智能交通、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)分析以及應(yīng)用數(shù)學(xué)的重要熱點(diǎn)問題，城市車輛路徑規(guī)劃問題已經(jīng)成為城市道路規(guī)劃的頭號(hào)任務(wù)。目前國際上傳統(tǒng)的城市路徑規(guī)劃方案無法處理城市實(shí)時(shí)路況產(chǎn)生的海量非線性數(shù)據(jù)，且不同交通管理部門信息無法做到互聯(lián)互通，這無疑進(jìn)一步加劇了城市路徑規(guī)劃方案的難度。因此，研發(fā)出一種可在實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)條件下進(jìn)行城市車輛路徑規(guī)劃并具備智能化學(xué)習(xí)能力的路徑規(guī)劃方案顯得尤為重要。本文從江蘇南京智能交通路徑規(guī)劃的現(xiàn)有問題入手，首先對(duì)于通用性路徑規(guī)劃問題進(jìn)行了研究，分析了城市道路動(dòng)態(tài)路網(wǎng)模

5、型建模問題；其次，以江蘇南京地市的道路情況為基礎(chǔ)，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)的多路徑規(guī)劃算法，闡述了相關(guān)路徑風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，并給出了算法的執(zhí)行步驟；最后，結(jié)合電子地圖技術(shù)以及VS2010軟件開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行基于算法本身的原型系統(tǒng)開發(fā)，并在江蘇南京進(jìn)行了實(shí)地測試。本文的主要工作如下：(1)研究了當(dāng)前主流路徑規(guī)劃方案的可行性，并對(duì)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)建模進(jìn)行了深入研究。針對(duì)傳統(tǒng)城市路徑規(guī)劃方案進(jìn)行了特點(diǎn)分析，闡述了其在當(dāng)前實(shí)時(shí)路網(wǎng)下的不足與可改進(jìn)之處；對(duì)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)路網(wǎng)建模進(jìn)行了深入研究，包括路網(wǎng)連通性方法、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的組成等。(2)提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)的多路徑

6、規(guī)劃算法并闡述了其相關(guān)路徑風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制。首先，根據(jù)江蘇南京路況特點(diǎn)，定義了車輛駕駛操作損耗、道路管制損耗、噪聲管控?fù)p耗三類路徑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估輸入?yún)?shù)；其次，根據(jù)上文所述的三類路徑風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估參數(shù)，設(shè)計(jì)出反饋式分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并結(jié)合退火算法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，給出了分層訓(xùn)練結(jié)果；最后，在通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)得到了路網(wǎng)中路徑的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)輸出值后，采用改進(jìn)的Clark-Wright算法對(duì)指定路網(wǎng)下的車輛進(jìn)行多路徑規(guī)劃，并分別給出了非風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法的多路徑規(guī)劃結(jié)果與相應(yīng)的比對(duì)分析結(jié)論。(3)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。以具有風(fēng)

7、險(xiǎn)規(guī)避功能的多路徑規(guī)劃算法為基礎(chǔ)，結(jié)合電子地圖的MAPX空間以及VS2010相關(guān)軟件開發(fā)架構(gòu)，采用C++語言進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)，構(gòu)造了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通路徑規(guī)劃系統(tǒng)；對(duì)該原型系統(tǒng)進(jìn)行算法實(shí)地測試，并分析了該系統(tǒng)在采納風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制與不采納風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制下多路徑規(guī)劃的異同。關(guān)鍵詞:智能交通，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)，退火算法，多路徑規(guī)劃，電子地圖IAbstractAlongwiththedeepeningofurbantransportationinfrastructureconstructionandtheincreaseofurbanvehicles,urban

8、roadplanningandvehi