小波神经网络在短时交通流量预测中的应用

研究在短时交通流量预测问题,短时交通流量存在随机性和非线性因素,影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点,同时传统神经网络易陷入局部极小值,泛化能力差,交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度,提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析,并进行非线性预测,验证了模型的有效性,进行了对比试验。验证结果表明,小波神经网络提高了短时交通流量预精度,预测结果更具应用价值。     

基于组合模型的短时交通流预测

在交通管理中,为了解决城市交通道路拥塞问题,提出一种可靠稳定的短时交通流预测算法.基于小波神经网络和历史趋势两种方法建立单性预测子模型,提出用小波神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器,建立组合预测模型,实现对单项预测子模型结果的融合,通过MatLab平台对实测交通流量数据进行了仿真,结果表明,该种组合预测在短时交通流量预测方面是切实可行的.     

小波支持向量机在交通流量预测中的应用

交通流量预测是智能交通管理系统的基础,预测某段单位时间内交通流量,难以准确刻画交通流量的时变性、突发性和非线性等变化规律,传统方法使交通流量预测精度低.为了提高交通流量的预测精度,提出小波分析的支持向量机预测模型,并应用于交通流量预测中.模型首先对交通流量进行小波分解,使交通流量平稳化,得到交通流量信号的高频和低频部分,采用支持向量机进行预测,最后将高频和低频部分的预测结果采用小波重构,获得最终预测值.仿真结果表明,小波支持向量机模型提高了交通流量预测精度和预测速度,为交通流量准确预测研究提供了依据.     

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。     

含有误差校正的小波神经网络交通流量预测

交通流量的准确预测对于高速路管理者进行决策至关重要;建立了小波神经网络(WNN)交通流量预测模型,并通过预测训练误差和测试误差校正预测结果来提高预测精度;首先构建WNN模型对交通流量进行初步预测,然后利用经验模态分解(EMD)和WNN模型对训练误差和测试误差进行预测;分别用训练误差预测值、测试误差预测值和两种误差预测值的加权对流量初步预测结果进行修正得到最终预测值;采用四川省成灌高速路交通流量数据进行了仿真对比实验,仿真结果表明含有误差校正的小波神经网络模型能有效提高交通流量预测精度,并且利用两种误差加权修正模型的预测精度高于利用测试误差的修正模型和利用训练误差的修正模型。     

基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

实现了BP神经网络电力负荷预测模型和小波神经网络电力负荷预测模型.通过对两种神经网络的算法进行理论分析以及两种模型的预测结果比较发现,小波神经网络在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度.小波神经网络是一种建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性.文中所指的小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测中得到验证.表明小波神经网络模型预测精度高,自适应性好,收敛速度也明显快.     

改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测

为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S 模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。     

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.     

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。     

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。     

交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

基于经验模态分解（EMD）和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果。利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果。     

改进PSO优化神经网络的短时交通流预测

在短时交通流预测中,传统PSO优化神经网络预测模型对逃逸粒子直接取边界值且自身无相应的变异机制,这对于维持粒子群多样性、寻找最优解是不利的。为更进一步提高短时交通流预测精度,将在传统PSO优化BP神经网络的基础上,引入边界变异算子、自变异算子对粒子进行双重变异以优化网络配置参数。用实测的北京二环交通流数据对改进的预测模型进行验证,结果表明该模型更有利于搜寻全局最优解,且寻优时间更短,能有效改善短时交通流预测性能。     

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。     

基于加权组合模型的短时交通流预测研究

为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法.针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值.小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升.通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果.     

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。     

基于云遗传的RBF神经网络的交通流量预测

以神经网络和混沌时间序列理论为基础,提出了一种基于云遗传的RBF神经网络优化算法。该算法利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构。将该算法应用到Logistic混沌时间序列和实测交通流时间序列进行算法的有效性验证,并与传统的RBF算法和遗传算法优化的RBF算法（GARBF）进行比较。仿真结果表明该算法对混沌时间序列和交通流预测的精度有较大提高,从而证明该算法在交通流时间序列预测领域的可行性和有效性。     

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。