本文關(guān)鍵詞：改進GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 交通流預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模擬退火算法 Metropolis接受準則

【摘要】：為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對短時交通流的預(yù)測準確性,文章提出了一種基于改進遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測方法。由于模擬退火算法具有較強的局部搜索能力,能夠在搜索過程中避免陷入局部最優(yōu)解,因此引入模擬退火算法中的Metropolis接受準則來增加遺傳算法的局部搜索能力,避免了遺傳算法過早收斂和陷入局部最優(yōu)解。通過改進的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,然后訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型以求得最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,該方法對短時交通流預(yù)測具有較好的預(yù)測精確性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學管理學院;
【關(guān)鍵詞】： 交通流預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模擬退火算法 Metropolis接受準則
【基金】：國家自然科學基金重點資助項目(71231004)
【分類號】：U491.14;TP183
【正文快照】： 物聯(lián)網(wǎng)被認為是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)與移動通信之后的世界信息產(chǎn)業(yè)的又一次浪潮,而車聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于智能交通領(lǐng)域的集中體現(xiàn),也是物聯(lián)網(wǎng)的一個重點領(lǐng)域。車聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)車與人之間、車與車之間、車與基礎(chǔ)設(shè)施之間信息通訊的交換,但是組建車聯(lián)網(wǎng)過程中還有一些關(guān)鍵的技術(shù)問題

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