改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測
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改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測_圖文
改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測_電腦基礎(chǔ)知識_IT/計算機_專業(yè)資料。優(yōu)秀文檔,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別, 第32卷第9期2012年9月 文章編號:1000—6788(2012)...
【論文】CS算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測
CS算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測_互聯(lián)網(wǎng)_IT/計算機_專業(yè)資料。Compuwr Engineering andApplications 計算 機工程 與應(yīng) 用 CS算法 優(yōu)化 B P神 Compu...
CS算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測_高述濤
粒子群算法、 模擬退火算法、 蟻群算法等對 BP 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化 [8-9], 但是這些算法均存在各自不同程度 的缺陷, 短時交通流量預(yù)測精度有待進(jìn)一步提高。...
【論文】粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測
根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)具有非周期...粒子群優(yōu)化R F神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的短時交通流量預(yù)測 B馮 明發(fā) 盧錦 川 ,( .深圳...
【論文】粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
為此采用了具有動態(tài)慣性權(quán)重的粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值進(jìn)行優(yōu)化.實驗表明具有動態(tài)慣性權(quán)重的粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差很小,能夠跳出局部極小值,得到更優(yōu)...
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測概述
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測概述_信息與通信_工程科技_專業(yè)資料!贰 探索與觀察 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流量預(yù)測概述北京郵電大學(xué)軟件學(xué)院 石博瑩 張昊旻...
【論文】結(jié)合粒子群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測
結(jié)合粒子群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測_專業(yè)資料。針對短時交通流量具有復(fù)雜性、...基于粒子群優(yōu)化算法的小... 5人閱讀 4頁 2.00 基于改進(jìn)粒子群算法的小...
短時交通流預(yù)測模型
平均模型 []56- 等, 以及基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法與[ 7] 路段檢測器布局的...[] 黃中祥 . 基于 R7]B F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測[ J. 況愛武 ,(): ...
基于混沌理論和PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測
02. 028 基于混沌理論和 PSO 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測□ 魏文,余立建 ,龔...本文用粒子群算法取代基于 梯度下降的 BP 算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進(jìn)行優(yōu)化。...
自適應(yīng)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測模型_許榕
自適應(yīng)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測模型_許榕_交通運輸_工程科技_專業(yè)資料。自適應(yīng)...遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的短時交通流混沌預(yù)測 [J]. 控制與決 策,2011,...
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