改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

发布时间：2017-10-30 21:34

  本文关键词：改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

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【摘要】：为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;
【关键词】： 交通流预测 BP神经网络 遗传算法 模拟退火算法 Metropolis接受准则
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71231004)
【分类号】：U491.14;TP183
【正文快照】： 物联网被认为是继计算机、互联网与移动通信之后的世界信息产业的又一次浪潮,而车联网是物联网应用于智能交通领域的集中体现,也是物联网的一个重点领域。车联网可以实现车与人之间、车与车之间、车与基础设施之间信息通讯的交换,但是组建车联网过程中还有一些关键的技术问题

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本文编号：1119457