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。     

基于小波降噪和改进免疫优化的BP模型网络流量预测

为了实现大规模复杂网络的流量预测,并改善传统BP网络预测模型存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于小波降噪和改进人工免疫优化BP神经网络的网络流量模型;首先,描述了网络流量预测的基本原理;然后,采用小波包降噪法对网络流量原始采样序列进行降噪处理,在此基础上定义了采用BP网络进行网络流量预测的算法,在确定了神经网络的结构后,采用训练数据和改进的人工免疫优化算法对BP网络中的参数即权值和阀值进行优化,从而得到最终的BP网络流量预测模型;最后,采用1 800组样本中的1 200组训练数据对网络进行训练后得到最终的BP网络模型,再采用剩余的600组测试数据进行流量预测;实验结果证明结合人工免疫算法和BP网络的网络流量预测模型能实现大规模复杂网络的流量预测,且较传统方法相比,具有收敛速度快、训练时间短和预测精度高的优点。     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

基于最优阶次分数阶神经网络的交通流预测

建立基于最优阶次的分数阶神经网络的动态预测模型,给出数据预处理、最优阶次优化和预测算法流程步骤,给定模型预测精确度的性能指标。分数阶神经网络是从时频两方面分析数据,比BP神经网络具有更灵活有效的函数逼近能力;针对短时数据分析,分数阶神经网络局部性与小波神经网络一致具有多分辨力,且有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预测精度。以短时交通流量数据为例进行仿真,与基于小波神经网络和BP神经网络模型的短时交通流量预测仿真比较,分析评价性能指标,结果表明分数阶神经网络最优阶次下可实现灵活快速有效的交通流量动态预测。     

基于小波神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义。传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低。为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波神经网络具有小波分析和神经网络两者的优点,非线性拟合能力强,收敛速度快,训练精度高,可以对短时交通流量预测进行局部分析,非常适合非线性预测。文中建立了小波神经网络模型,构造了交通流量样本集,对样本数据训练至收敛,然后选取一定数量的样本数据进行测试。测试结果表明,采用小波神经网络进行短时交通流量的预测不仅预测精度高,而且收敛速度快,实时性好,具有一定的应用价值。     

基于小波变换的双并联神经网络在混合气体浓度预测中的应用

BP神经网络在混合气体浓度预测中得到广泛应用。针对BP神经网络收敛速度慢的特点,提出了一种新的基于小波变换的并列隐层双并联神经网络结构,这种网络首先对输入数据进行二维离散小波变换,然后用双并联神经网络对变换后两组数据进行训练,确定神经网络的权值和阈值。实验结果证明,相对传统的BP及双并联神经网络,基于小波变换的双并联神经网络的收敛速度加快2～3倍;对混合气体浓度的预测精度也有明显提高。     

小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型

研究短交通流量预测问题,短时交通流量数据中含有大量噪声,对预测精度产生不利影响,为了提高短交通流量预测精度,提出一种小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型。首先采用小波技术对短时交通流量数据进行消噪处理,然后采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,最后采用BP神经网络建立短时交通流量预测模型。仿真结果表明,与消噪前比,消噪后模型的预测精度有了较显著提高,其预测误差远远小于消噪前,预测结果更具实用价格。     

粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测

根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题.交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性.提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法.利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快.PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值.     

交通流量小波神经网络多步预测研究

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题,提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法.通过将混沌理论和小波分析相结合,建立了交通流量时间序列WNN模型;阐述了混沌学习算法的机理,设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法.仿真试验结果表明,该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络.     

基于启发式算法的短时交通流量预测研究

针对初始参数的有效性直接影响BP神经网络对短时交通流量预测的准确性这一问题,该文提出了基于CS(Cuckoo Search)算法与BP(Back Propagation)神经网络相结合的启发式算法来进行短时交通流量预测。该算法首先用相空间重构理论对训练序列进行重构,接着把重构后的序列作为BP神经网络的输入序列,同时采用CS算法来进行BP神经网络的最优阀值与初始连接权值的寻找,最后就得到了所需要的预测模型。仿真表明,本文所提算法在短时间内能够准确地预测交通流量的变化趋势,从而大大增加了所预测流量的可信度。     

一种基于小波和神经网络的短时交通流量预测

针对实际交通流变化的不稳定性和复杂性的特点,应用交通流预测模型获取更准确的交通流信息,是智能交通领域的一个研究热点。提出一种基于小波分析与神经网络结合的预测模型。模型主要思想是通过小波多分辨率分析和Mallat算法对原始交通流数据进行平滑降噪处理,处理过程选用db10小波和软阈值去噪函数使得交通流曲线更加平滑稳定,更能真实反映交通流的真实情况;再采用激活函数为Tan-Sigmoid,训练函数为trainlm,各层神经元节点数为1-12-1的三层BP神经网络对消噪后的交通流数据进行训练,用训练好的预测模型对实际交通流信息进行预测,最后获取准确的交通流信息。实验结果表明,采用小波分析与BP神经网络结合的方法得到的预测结果平均相对误差为0.03%,最大相对误差为0.39,拟合度(EC)达到0.96。仅使用BP神经网络预测模型对交通流数据进行预测后得到的预测结果的平均相对误差为0.08%,最大相对误差为0.89%;实验对比采用BP神经网络预测模型和卡尔曼滤波、GM(1,1)预测模型对交通流的预测,BP神经网络预测模型的误差指标大大减小,拟合度大大提高,有较好的准确性和可行性,能较准确地反映交通流真实情况。而经过小波去噪与BP神经网络结合的预测模型提高了预测精度,为交通流的实时动态预警提供了更加准确真实的情况。     

小波消噪和神经网络的网络流量混沌预测

网络流量数据中含有大量噪声,对网络流量预测精度产生不利影响,为此,提出一种小波消噪和神经网络相融合的网络流量混沌预测模型。采用小波技术对网络流量数据进行消噪处理,采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,采用BP神经网络建立网络流量预测模型。结果表明,与消噪前比,小波消噪和神经网络模型更能准确刻画网络流量的变化趋势,有效提高了网络流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

并行广义神经网络的交通流预测

实时、准确的交通流预测是智能交通诱导实现的前提和关键。针对BP神经网络学习过程收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,引入智能神经元组成的广义神经网络建立交通流预测模型,同时给出基于训练集分解和动态通信模式的并行学习算法来提高广义神经网络的收敛速度,并利用大连市的实际交通流数据进行预测分析。实验结果表明,并行广义神经网络能够满足交通流量预测实时性、精确性的要求,具有一定的应用价值。     

遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值.     

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。     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

基于狼群算法的短时高速交通流量预测仿真

由于传统的短时高速交通流量预测算法的受到函数逼近能力影响,极易陷入局部极值的问题,提出基于狼群算法的短时高速交通流量预测算法。构造型前馈小波神经网络算法在多维空间内对短时高速交通流量预测,需通过构造型前馈小波神经网络算法分析随机相关多维样本逼近能力,利用改进狼群算法的全局寻优能力,提升算法搜索精度,并完成目标的搜索,根据搜索结果获取优质的函数逼近值最优解,提升构造型前馈小波神经网络算法函数的逼近能力,获取最佳短时高速交通流量预测值。仿真结果显示,上述算法的短时高速交通流量预测效果显著优于小波神经网络预测算法,且本文算法的预测精度较高,具有较高的稳定性。