改进混沌遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测

BP神经网络算法被广泛地应用于短时交通流预测模型中,但是该算法存在的缺陷降低了预测的准确性.为克服上述缺陷,引入混沌遗传算法(CGA)来进行改进,用混沌遗传算法得到的最优解作为BP神经网络算法的初始值改进算法的缺陷.通过实验结果分析,改进后的算法模型对短时交通流的预测具有了更高的准确性.     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列

针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型（CS-BPNN）。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找到BP神经网络最优参数,建立短时交通流量预测模型,通过具体实例对CS-BPNN性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,CS-BPNN提高了短时交通流量的预测精度,更加准确反映了短时交通流量的变化趋势。     

BP神经网络短时交通流预测模型研究

通过对比分析短时交通流预测模型,本文对BP神经网络的基本原理进行了分析,对BP神经网络算法进行设计,建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型。同时将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,利用某市路口的实测交通流数据来验证模型的可行性。仿真结果表明,BP神经网络算法具有较快的计算速度与较好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

基于遗传神经网络的网格资源预测模型

研究网格资源预测问题,网格资源具有非线性、混沌变化特点,传统BP神经网络具有局部极小、收敛速度慢等缺陷,预测精度较低。为提高了网格资源预测精度,提出一种基于遗传神经网络的网格资源预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后采用BP神经网络对网格资源建立预测模型,最后采用网格资源时间序列进行有效性仿真。仿真结果表明,遗传神经网络有效地解决了传统BP神经网络的不足,提高了网格资源的预测精度,降低了预测误差,十分适合于非线性、混沌的网格资源时间序列预测。     

相空间重构和SVR联合优化的短时交通流预测

短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机（SVR）是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机（SVR）的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。     

交通流量VNNTF神经网络模型多步预测研究

研究了VNNTF 神经网络（Volterra neural network trafficflow model,VNNTF） 交通流量混沌时间序列多步预测问题. 通过分析比较交通流量混沌时间序列相空间重构的嵌入维数和Volterra 离散模型之间的关系,给出了确定交通流量Volterra 级数模型截断阶数和截断项数的方法,并在此基础上建立了VNNTF 神经网络交通流量时间序列模型;设计了交通流量Volterra 神经网络的快速学习算法;最后,利用交通流量混沌时间序列对VNNTF 网络模型,Volterra 预测滤波器和BP 网络进行了多步预测实验,比较了多步预测结果的仿真图、绝对误差的柱状图以及归一化后的方均根;实验结果表明VNNTF 神经网络的多步预测性能明显优于Volterra 预测滤波器和BP 神经网络.     

递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用

将递阶遗传粒子群算法（HGAPSO）应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。     

基于AHGA+BP的神经网络混合学习策略

在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。     

基于混沌搜索的人工蜂群优化神经网络交通流预测方法

为了提高长时交通流的预测精度,提出一种改进的人工蜂群优化BP神经网络分时段预测交通流的方法。利用Tent混沌映射采蜜蜂放弃的新解,实现具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后优化BP神经网络的权值和阈值,最终训练BP神经网络以求得最优值。利用该预测方法对合肥市黄天路全天的交通流分时段预测,实现了对长时交通流的准确预测,与传统的人工蜂群优化BP神经网络预测对比,能有效改善预测精度,降低预测误差。     

基于遗传神经网络的超混沌时间序列预测

研究了超混沌系统的预测问题。通过分析混沌时间序列,建立具有多个隐节点的3层前馈网络,基于泛化性考虑采用剪枝算法训练,在保证预测精度的基础上消去部分隐节点以降低网络复杂性,利用遗传算法具有的全局寻优能力重新训练网络,利用具有局部寻优能力BP算法再次训练该网络。对Mackey-Glass时滞混沌系统预测实验结果表明,改进算法的泛化性能优于经典BP网络,归一化预测精度提高10倍多,能够较好地解决超混沌系统的预测问题。     

基于神经网络的混沌时间序列建模及预测

该文从相空间重构理论出发,讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法,并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象,采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析,实验结果表明:最大Lyapunov指数越大,可预测步长越短;基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。     

基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测

对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(GABP)预测安检旅客流量;分别设定时间尺度为2 min、5 min和10 min等,分析不同时间尺度对安检旅客流量预测精度的影响。基于北京首都国际机场T3航站楼实际安检旅客流量数据的实验结果表明,采用GABP神经网络对以2 min为时间尺度的安检旅客流量预测能取得较好的预测精准度。