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基于人工神经网络的交通污染可视化技术研究

文档作者：白建军1 朱国成2 文档来源： 1西安长庆科技工程有限责任公司 2重庆工商大学现代教育信息中心		点击数：	更新时间： 2023年11月01日
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基于人工神经网络的交通■●，
白建军1朱国成2
f1西安长庆科技工程有限责任公司陕西西安710018
2重庆工商大学现代教育信息中心重庆400067)
摘要为了解决交通污染预防问题．以重庆市渝中区中山路为研究对象．实地监测样本数据，建立样本数据库。采用人工
神经网络算法．利用MATLAB7．5神经网络工具箱．借助样本数据库训练交通污染物控制神经网络模型结构。利用Visure
Foxpr09．0完成训练好的人工神经网络仿真系统开发。为实现神经网络仿真交通污染物可视化，实地进行地理数据采集，建立
空间数据库．构造GIS系统。系统开发结果表明．将人工神经网络仿真技术与GIS技术结合应用的交通污染控制可视化技术，
可以自动有效地呈现交通污染物浓度分布。
关键词人工神经网络交通可视化GIS MAnab
中图分类号：TPl83 文献标识码：A 文章编号：1672—9064(2011)03—0017_03
人工神经网络(ANN)是模拟人脑工作方式而设计的学
习系统．由大量并行分布的单个处理单元构成的非线性动力
学系统⋯．为研究非线性系统提供了一种强有力的工具。它
可用来处理信息十分复杂，各因子相联规则不明确、背景知
识不清楚等非线性问题[2】，为解决街道峡谷气体运动复杂、
气体浓度影响因素多、因素相互作用关系不清晰建立数学模
型困难提出了一种可能的解决方法。
地理信息系统(GIS)是具有空间定位、查询、空间分析等
功能．融计算机图形学、数据库为一体，存储和处理与地理分
布有关的图形和属性数据的技术【3】。它能够将城市地理、资
源、环境、人口、经济、社会等复杂的系统数字化，是当前数字
化建设的重要技术。
本文利用人工神经网络模型与GIS技术结合应用完成
了交通污染控制可视化技术的系统开发。
l神经网络算法
目前广泛应用于时间序列模拟和预测的主要是BP
(Back Pro[，媚ation)人工神经网络模型f4．卯。本文建立神经网
络由输入层、输出层和隐含层的人工神经网络拓扑结构。输
出层为交通机动车排放的污染物浓度．含量不限。输入层为
影响交通污染的气象、地理因素因子。隐含层节点数为4。
令输出层的权矩阵为W，姚表示隐含层中第i个神经元
与输出层中第j个神经元之间的权值，i=1，2，⋯，hj=l，2，
⋯，m。输入(隐含)层的权矩阵为V，蛳表示输入层中的第i
个神经元与隐含层中第j个神经元之间的权值，f-1，2，⋯，，l，
j=l，2，⋯，h。
(X，Y)为样本集中的一个样本，其中x=(x。，X2，⋯，X。)，
Y=(y。，y2，⋯，Y。)。激励函数为：
，(a)=专
设隐含层的输出为：0=(0l『'O：’，⋯，O。’)，神经网络输出
其中：oj钒吩)可(Σ町O'j J=1“2一，m
、i=，
，h
oj_，(口?)酬Σ”麓)』=1川2”，h
、i=J
网络性能分析参数为：
肚Σ下1Σ(妒Ok)z
厶t=，
采用梯度方向下降法，输出层权值彬。的调整量Aw。为：
Awo=eSpi’钮·(∞1)·(1-oi)·oj·0’i
其中理为学习效率。隐含层连接权”}的调整量△％为：
1一
血产a·乞(&amp;amp;·w／k)·(1-o／，)．oj’％
女=1
令Σ(磊·坳)·(1一oj，)-oj7书?
k=1
则Av5『=ct·5’，·麓
2样本数据库
神经网络算法以数据库为基础[61．影响交通机动车污染
排放的因子很多．因此需要为神经网络输入层收集各种因子
进行训练。本文收集的数据包括：排放因子、地理位置、气象
条件、交通状况等表基础数据表。
排放因子表如表1所示。保存了轿车、出租车、公交车、
摩托车、货车等5种车型当前的排放因子．用于计算源强。
表1排放因子表
地理位置表如表2所示。保存了评价点对应的基础信
息，如经度、纬度、街道宽度、高度、方位角、地址等。
气象条件表如表3所示。保存了当天气象条件，如温度、
值为：O=(0，，O：，⋯，O。)。气压、风向、湿度、峡谷顶部风速、峡谷底部风速等。
作者简介：白建军(1979一)，男。宁夏银川，硕士研究生，从事环境科学技术研究及设计工作。

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