首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测
引用本文:叶嫣,吕智林. 基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测[J]. 计算机工程与设计, 2009, 30(18)
作者姓名:叶嫣  吕智林
作者单位:广西大学,电气工程学院,广西,南宁,530004;广西大学,电气工程学院,广西,南宁,530004
摘    要:基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究.提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型.该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阚值进行优化,从而提高了网络的预测精度.实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响.仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段.

关 键 词:PSO算法  BP神经网络  交通量预测  短时  相邻路口

Neural network short-term traffic flow forecasting model based on particle swarm optimization
YE Yan,L Zhi-lin. Neural network short-term traffic flow forecasting model based on particle swarm optimization[J]. Computer Engineering and Design, 2009, 30(18)
Authors:YE Yan  L Zhi-lin
Affiliation:YE Yan,L(U) Zhi-lin
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号