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。     

基于混沌粒子群优化小波神经网络的短时交通流预测

根据交通流量的非线性、时变性和复杂性等特点,提出基于混沌粒子群CPSO(Chaos Particle Swarm Optimization)优化小波神经网络WNN(Wavelet Neural Networks)的短时交通流预测。结合混沌的随机性和遍历性改进粒子群优化算法,改善粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。利用混沌粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,克服传统小波神经网络采用梯度下降法易陷入局部极值和引起振荡效应现象缺陷。仿真结果表明,混沌粒子群优化小波神经网络与粒子群优化小波神经网络和小波神经网络两种方法相比,其提高了收敛速度和预测精度。     

基于粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键.针对城市交通流的特点, 本文建立了模糊神经网络模型预测短时交通流量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数.仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度.     

短时交通流量预测的IPSO-BPNN算法

为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子之间协作获得预测模型全局最优参数,通过BP神经网络建立预测模型,利用短时交通流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,粒子群优化神经网络提高了短时交通流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

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.     

汽车制动系统可靠性预测的模糊神经网络研究

计时传统模糊神经网络算法在汽车制动系统(ABS)可靠性预测中存在预测精度不高、误差较大等问题,提出了一种基于优化隶属函数的改进模糊神经网络算法。采用偏移优化方法对模糊控制算法的隶属函数进行改进;引入粒子群算法进行自适应惯性权重的寻优能力、收缩因子的收敛速度优化;最后与模糊神经网络算法融合,调整原算法的中心值、宽度值和连接权值,避免原算法在汽车制动系统可靠性预测中陷入局部最小值。仿真实验表明,改进的模糊神经网络算法具有比传统神经网络算法和模糊控制算法更小的预测误差。     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化

模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点,提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化,并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。     

基于混沌粒子群算法的神经网络短时交通流预测

针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的神经网络交叉路口短时交通流量预测方法;利用混沌粒子群算法对BP神经网络权值和阈值进行优化,克服易陷入局部极小和引起振荡效应现象,从而提高了网络的预测精度;实验仿真结果说明,与标准粒子群算法相比较,新算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,最大绝对误差下降至12.15%,相对预测误差在10%以内的预测数据提高至57.5%,并且很好地反应了交通流的特点,是一种可行的预测方法.     

基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-s模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T_s模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-s模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-s模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。     

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。     

Research on prediction of traffic flow based on dynamic fuzzy neural networks

Combining the advantages of the neural network and fuzzy system, this paper makes a further research on the dynamic fuzzy neural networks (D-FNN) traffic flow prediction. Instead of being in consistence with growth of the input number, the fuzzy rule number of the D-FNN increases exponentially in the whole training network structure. In particular, this method can establish a required network structure automatically. This method is applied to the traffic flow time series to analyze and compare the predicting performance of the predicting model based on the neural network method and the adaptive neural fuzzy inference system by combining with the chaos theory. The simulation result shows that this method is quite effective and can improve the predicting accuracy.     

基于小波模糊神经网络的实时交通流预测

实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一.本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合,给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型,采用小波函数作为模糊隶属度函数,用神经网络来实现模糊推理,完成对下一个周期性交通流的估计.同时,用遗传算法来优化整个网络,实测数据验证这种方法预测精度高,收敛过程平稳,适应性强.     

基于增加动量项方法优化的交通流量预测算法

交通流量预测是智能交通系统的核心内容,系统中多个功能的实现都是以其为基础。针对城市路网中交通流量的时域性以及准周期特性,提出了一种基于改进小波神经网路算法的交通流量预测方法。利用具有时域分辨能力的小波神经网络对流量信号进行分类,以实现对交通流量的预测;采用加动量项的方法对网络权值及参数进行修正,避免了神经网络训练时收敛缓慢以及陷入局部极小。通过仿真实验验证,提出方法可实现对交通流量的准确预测,并且可以有效地提高网络学习率。     

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。     

一种基于模糊神经网络的VBR MPEG视频流量预测模型

针对VBR MPEG视频流的复杂特性，充分利用人工智能方法的优势，提出了一种基于模糊神经网络的视频流量预测模型，利用模糊逻辑模型达到减少预测误差的目的，采用神经网络满足网络通信的实时性要求．实验结果表明，该模型比传统AR模型显著提高了预测的准确度和可靠性．     

基于ACS优化BP神经网络的交通流量短时预测方法

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,因为交通流量的复杂性,传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于[t]分布自适应变异优化的布谷鸟算法,通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法,可以获得优于高斯变异和柯西变异的整体优化效果。在此基础上,提出改进布谷鸟搜索算法优化神经网络的交通流量预测模型（ACS-BPNN）,通过优化BP神经网络的初始权值和阈值参数,以提高短时交通流量预测精度。仿真结果表明,该方法取得比较好的预测结果。