為了提高長時交通流的預(yù)測精度,提出一種改進(jìn)的人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分時段預(yù)測交通流的方法;利用Tent混沌映射采蜜蜂放棄的新解,實現(xiàn)具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,最終訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以求得最優(yōu)值;利用該預(yù)測方法對合肥市黃天路全天的交通流分時段預(yù)測,實現(xiàn)了對長時交通流的準(zhǔn)確預(yù)測,與傳統(tǒng)的人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測對比,能有效改善預(yù)測精度,降低預(yù)測誤差。 

【文章來源】：計算機(jī)測量與控制. 2019,27(03)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于Tent混沌搜索的改進(jìn)人工蜂群算法
    1.1 Tent混沌搜索策略
    1.2 算法測試
        1.2.1 測試函數(shù)
        1.2.2 性能對比
2 改進(jìn)人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測長時交通流
    2.1 改進(jìn)人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    2.2 實驗結(jié)果與分析
        2.2.1 仿真條件
        2.2.2 結(jié)果分析
3 結(jié)論



本文編號：3169671