基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究

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1、2013年1月第1期城市道桥与防洪科技研究123基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究靳灿章，候志峰，徐桂兴，杨朝辉(天津市市政工程设计研究院，天津市300051)摘要：车辆运行速度预测取决于多因素、非线性函数关系的建立，预测模型建立的准确与否取决于各个影响因素之间的相互作用的特性。将遗传算法与神经网络有机结合起来，以高速公路上的实测运行速度为基础，建立遗传神经网络训练和检验样本集，利用Matlab7．04的神经网络工具箱和遗传算法工具箱的函数，完成程序的编写，建立基于遗传算法的高速公路纵坡路段运行速度

2、(V85)的神经网络预测模型，并将预测结果与实测数据进行比较。结果表明：所用遗传神经网络模型可靠，预测精度高，对我国采用运行速度的路线设计方法和线形质量评价有较高的参考价值。关键词：高速公路；运行速度；遗传神经网络；纵坡；预测中图分类号：U412．36+6文献标识码：A文章编号：1009—7716(2013)01—0123-03传神经网络的方法来预测高速公路纵坡运行速度0前言的方法。目前，公路线形设计的基本依据是设计速度，1算法介绍它决定了公路几何线形的各项要素。设计速度是一固定值，其作为基础参数，规定了某一路段的

3、最BP(back—propagation)算法作为一种神经网络低设计标准，设计中只要一条公路所采用的最低指训练方法，由于其理论依据扎实，推导严谨，物理标大于其设计速度对应的最低指标，就认为该设计概念清晰，目前仍是应用最为广泛的神经网络模符合要求。经过多年的设计实践，发现这种设计速型之一。但是，该算法学习收敛速度慢，得到的网度的方法存在诸多不足之处，主要表现在：(1)线形络性能较差。设计要素与实际行车速度不相容；(2)线形设计要素遗传算法通过模拟自然界的进化过程来迭代之间不相容；(3)线形的行车速度标准不一致。为产生

4、适于解决问题的优化解，其搜索机制中的隐此，《公路路线设计规范》(JTGD20—2006)对线形含并行性使得搜索过程能不断向全局最优解逼设计引入了运行速度检验的概念，运行速度考虑近。遗传算法具有：自组织、自适应和自学习性(智了绝大多数驾驶员的交通心理需求，是车辆的实能性)，并且在本质上具有并行性；遗传算法不需际运行速度，以其作为线形设计参数，可以消除现要求导，只需要影响搜索方向的目标函数和相应行设计方法的不足，有效地保证了线形相关指标的适应度函数。与速度的相容性，可以获得连续一致的均衡设计。将BP神经网络与遗传算法结

5、合起来，取长补不同车辆的运行速度各不相同，但运行速度短，能有效解决很多一般数学方法难以解决的问值一般呈正态分布，通常以小客车在车速分布累题。遗传神经网络模型的总体结构如图1所示。计曲线上第85位百分点的速度来表示运行速度，即V85。运行速度是车辆实际行驶的速度，在公路建成之前无法实测获得。因此，应用运行速度作为设计参数进行线形设计或设计成果检验的关键就是运行速度的预测。而运行速度又受人、车、路及周围环境等多种因素的影响。本文通过对高速公路不同纵坡路段运行速度的调查，研究在自由流运行条件下，公路纵断面线形指标(主要指

6、坡度i与坡长．s)与高速公路运行速度的相关关系，运用遗图1遗传神经网络预测模型功能框图1．1遗传算法优化神经网络的结构收稿日期：2012-06—25(1)个体编码。采用二进制编码形式，确定隐作者简介：靳灿章(1977一)，男，河北衡水人，硕士，高级工程师，从事公路线形、路基工程方面的设计工作。含层神经元个数的空间大小，对遗传染色体进行124科技研究城市道桥与防洪2013年1月第1期编码操作，每一条染色体个体对应着隐含层神经表1上坡网络学习样本及预测值元个数的_种取值。(2)初始化。随机产生一定数目的个体组成初始种群

7、。(3)计算适应度。设网络输入Ⅳ次信号，输出n次正确解，则适应度函数为：f=n／N。适应度函数厂在[0，1】区间内，其中厂值越接近1的个体，其输出．信号的正确率就越高。(4)遗传操作的确定。首先将当代种群的个体按适应度由大到小排序，然后选择一定的下位个体将其淘汰，淘汰率一般为30％；在上位个体中实行均匀交叉，生成的子个体填补到种群中，以保持种群的规模不变。最后实行变异操作，生成子代种群。1．2遗传算法优化神经网络的权值(1)个体编码。将神经网络各层之间可能存在的连接权值编码成实数码串或者二进制码串，每条码串中包含着

8、网络中的所有权值，其排列顺序可以自定，组成一个染色体。(2)初始化。随机产生一定数目的码串个体组成初始种群。(3)计算适应度。设网络共有M个训练样本，让所有的训练样本依次通过解码后生成的神经网络，计算所有训练样本一次通过的平均总误差作为每条染色体的适应度，如公式：户旨0I式中：——实测值(即纵坡实测运行速度值)；0——网络的输出值。(4)遗传操作的确定。将选