5个研究背景和意义示例,教你写计算机车流量预测论文

今天分享的是关于车流量预测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到车流量预测等主题,本文能够帮助到你

结合车流量的城市路灯智慧照明系统研究

这是一篇关于城市道路照明,模糊控制,车流量预测,节能的论文, 主要内容为随着经济和人口的快速发展,全球对能源需求不断增加,能源供给和消耗不平衡、碳排放过多等问题日益突出。为解决能源危机,通过智能控制技术可以提高能源的利用效率,降低能源的消耗和浪费,减少碳排放。城市道路照明能耗是国家能源损耗的一部分。由此,设计研究一款适用于我国现阶段城市道路发展需求的智慧照明系统是十分必要的。本文设计的结合车流量的城市路灯智慧照明系统内容如下:(1)首先探讨城市路灯智慧照明系统的功能需求,介绍了系统的总体架构,分为设备层、网络层和平台层,其中对网络层和平台层进行分析,选择了NB-Io T技术作为系统的通讯方式,同时选择了阿里云作为系统开发平台。之后根据国内外城市道路照明标准和节能策略分析,确定了本文研究目标为结合车流量的夜间智慧调光方案。在智慧照明系统硬件方面,选择了合适的硬件模块包括调光模块、通讯模块和采集模块,并对其进行设计;在软件方面,主要对通讯模块传输和采集模块进行设计,为夜间智慧调光方案研究提供基础。(2)在设计车流量模糊控制器前,为保障道路安全性,使用DIALux evo软件构建城市道路模型并计算路面平均照度,对夜间调光策略的安全性进行仿真验证。其次,采用夜间车流量预测的方式,将其作为车流量模糊控制器的调光依据。而车流量具有非线性、随机性强的特征,现有的模型又无法准确预测车流量,为此,本文提出了一种CEEMDAN-LSTM-ATTE的组合模型,实验结果证明该组合模型在对比实验中拥有更优的预测效果,提升了车流量的预测准确性,可以满足短时车流量的预测需求。对夜间智慧调光中的车流量模糊控制器进行设计,并进行仿真测试和分析。所选择的分级调光智慧调光模式比全夜灯模式要节约39.33%的电能,比隔亮灯(隔二亮一)模式下节约24.17%的电能,并大大降低了动态调光所产生的开关损耗。(3)对云平台进行设计,实现数据可视化,同时将路灯的实时位置在地图上标定出来方便了路灯的维护管理。并对系统通信模块、采集模块和灯具调光模块进行了测试,实验结果表明各模块功能符合设计要求。本文在城市路灯智慧照明系统中加入夜间车流量,通过分级调光模糊控制方式实现了照明控制。在保证道路行车安全性的前提下,提高能源效率并同时降低了开关损耗,充分考虑安全性、能源效率和灯具使用寿命三者之间的平衡问题。

高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现

这是一篇关于LSTM算法,车流量预测,MD5加密算法,B/S架构,信息管理的论文, 主要内容为随着国内经济的快速发展,高速公路收费站车辆通行压力日益增加。一方面,收费站交通拥堵情况严重,需要进行更加合理、有效的人员配置。另一方面,收费站日常办公的交通信息量也在与日剧增,需要进行更加有效的信息管理。针对上述问题,本文研究了高速公路收费站车流量预测及信息管理系统。主要工作内容和研究成果如下:(1)针对高速公路收费站高峰时期车流量易拥堵问题,分析了循环神经网络模型,提出了基于LSTM的高速公路车流量预测算法。具体算法研究如下:首先,研究了循环神经网络的基本原理和车流量检测技术;其次,说明高速公路收费站车流量数据具体来源并研究了数据预处理方法,为后面数据应用做好准备;最后,研究了常用的车流量预测方法并对其优劣性进行了比较,通过实验验证分析,说明了算法的有效性,最终实现了根据历史车流量监测数据预测未来时期同一时段数据,提出了应急预案决策方法,为收费站优化人员配置提供依据。(2)针对系统密码登录安全性问题,分析了MD5加密算法模型,提出了基于改进MD5算法的系统登录加密技术。具体算法研究如下:首先,研究了单项散列函数的基本原理;其次,研究了MD5加密算法的基本原理,并进行了算法实现;最后,本文对MD5算法进行了改进,增加了密码破解的难度,通过实验结果,表明算法有效,最终实现了对系统登录时进行密码加密保存的效果,且该过程不可逆。(3)针对高速公路收费站实际工作中手工排班效果差,纸质管理不易存储、信息查询慢等问题,设计并实现了基于B/S架构的高速公路车流量预测及信息管理系统。具体做法如下:首先,根据高速公路收费站工作中实际需求,从功能和性能方面分别对系统进行需求分析,在功能上分为信息管理、值班管理、日志管理、辅助功能四个模块;在性能上从稳定性、安全性、可靠性、可操作性四个方面进行分析;其次,对系统进行具体模块和数据库设计并通过Web技术对系统进行实现;最后,对系统进行功能测试和性能测试,测试结果表明,该系统功能和性能均达到需求分析中提出的要求。

交通诱导系统中车流量预测与路径诱导算法研究

这是一篇关于车流量预测,路径诱导,SVR,检测器,FCM,蚁群算法,GA-SVR的论文, 主要内容为近年来,随着社会经济的发展,交通拥堵、交通事故等交通问题日益突出。为了应对这些问题,交通诱导系统被引入到城市的交通管理中,并且得到了快速的发展。其中车流量的短时预测与路径诱导是交通诱导系统的关键技术。对未来某时刻的车流量进行合理的预测,并给出合理的诱导路径,不仅能够为交通管理部门提供决策依据,而且能方便出行人出行,避免进入拥堵路段,节约出行时间。由于城市路网交通状态的时变性和复杂性,很难精确的描述其变化规律,因此研究实时准确的车流量预测与路径诱导算法具有十分重要的意义。本文通过对城市道路交通数据的分析,以城市道路网及交叉口为研究对象,对无检测器交叉口的车流量预测、路网车流量预测以及路径诱导算法进行了研究,论文主要研究工作包括以下几个方面:1.介绍了交通数据采集方法和交通数据的特性,分析了车流量预测的可行性,阐述了异常数据的识别与修复方法。采用时间序列分析法和Lyapunov指数分析并确定了车流量的可预测性,并使用历史趋势数据与实测数据的加权估计值对异常数据进行了修复。2.针对城市路网中某些交叉口没有检测器或者检测器故障的问题,在分析和研究几种常用无检测器交叉口车流量预测方法的基础上,提出了一种基于模糊C均值聚类的无检测器交叉口车流量预测方法。该方法通过模糊聚类将相关联的交叉口聚为同一簇,然后使用多元线性回归方法完成了对车流量的预测。实验结果验证了算法的有效性。3.通过对车流量预测模型的研究,给出了基于支持向量机回归方法的短时车流量预测模型,并针对SVR的参数学习速度慢的问题,研究了遗传算法的全局搜索特性,采用遗传算法优化SVR的参数选择,最后实验验证了GA-SVR模型的合理性。4.研究了几种传统的求解最优路径算法的原理,分析了它们的优缺点,在此基础上,引入了一种模拟进化的蚁群算法,对交通最优路径进行选择。该算法的主要原理是蚁群依靠与路径长度有关的信息素来寻找最优路径。同时针对蚁群算法的缺点对其进行改进,并用改进的蚁群算法与遗传算法进行实验对比分析,验证了算法的有效性。5.利用GA-SVR预测模型与蚁群最短路径诱导算法的研究结论,设计并完成了基于J2EE框架的交通诱导系统。