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广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于线性独立函数的智能神经元模型,理论分析表明这种智能神经元比普通神经元具有更高的知识存储能力,可使整个神经网络的信息处理能力得到大大增强.将这种智能神经元组成的广义神经网络应用于交通流预测,对大连市实测交通流数据进行了预测分析.实验结果表明,该广义神经网络的预测效果远远优于常规BP网络,具有较高的实用价值. 相似文献
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GABP神经网络在交通流预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
交通流的预测是智能交通系统的重要技术之一,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点.GABP神经网络是指在传统的BP神经网络的基础之上引入遗传算法,对神经网络的初始权值优化后再使用神经网络进行学习和训练.经本文验证,CABP网络不仅可以很好的避开传统BP网络的这些弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了网络的预测精度. 相似文献
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针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提出基于混合改进萤火虫群算法与广义回归神经网络并行集成学习模型,应用于雾霾预测.首先构建融合多种搜索策略的混合改进萤火虫群优化算法(HIGSO),并使用标准测试函数验证算法性能.然后结合HIGSO与引入扰动因子的GRNN模型,建立并行集成学习模型,并通过UCI标准数据集验证模型的有效性与可行性.最后将模型应用于北京、上海和广州地区的雾霾预测,进一步验证模型在雾霾预测中的性能. 相似文献
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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. 相似文献
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交通流预测在智能交通领域有着重要的现实意义。由于交通流数据受多种因素影响,平稳性差、随机性强,呈现出高度非线性的特征,使得交通流预测极为困难。针对短时交通流预测准确性的要求,本文提出一种基于互补集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD),并结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的短时交通流预测方法。模型通过CEEMD信号分解减少噪声对交通流数据预测的影响,采用CNN、LSTM充分挖掘数据的时空特征,使得模型做出更加准确的判断,从而提高神经网络的学习效率。在真实交通流数据上进行实验验证,结果表明,本文提出的模型可以有效提高交通流预测的准确性。 相似文献
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短时交通流预测是实现智能交通控制的前提与基础.提出了一种基于粗神经网络的RBF短时交通流预测算法,该算法在交通流量预测方面明显优于常规RBF神经网络,且具有较高的实时性. 相似文献
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交通流预测作为智能交通系统的一个关键问题,是国内外交通领域的研究热点。交通流预测的主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联,且易受各种社会事件的影响。针对这些挑战,提出一种用于交通流预测的深度学习框架。一方面,针对道路网络非欧氏的空间关联以及交通流时序数据的时间关联,设计了一种融合图卷积神经网络和循环神经网络的特征抽取子网络;另一方面,针对社会事件对交通流的潜在影响,设计了一种基于卷积神经网络的社会事件特征抽取子网络。最后,融合时空关联特征抽取子网络和社会事件特征抽取子网络,实现交通流预测模型。为了验证模型的有效性,文中基于真实交通流数据进行了实验。结果表明,所提模型与传统的预测模型相比具有较高的准确度,准确度提高了3%~6%。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景。 相似文献
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针对交通领域中的事件检测(无事件模式和事件模式)模式识别问题,提出了一种基于改进的Adaboost算法的交通事件检测方法。阐述了Kohonen神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了Kohonen神经网络的输入量;最后采用改进的Adaboost算法对分类结果进行加权投票。仿真实验表明,提出的方法学习速度快、泛化能力好,对交通事件具有较好的检测效果。 相似文献
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针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列。同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度。通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高。 相似文献
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模糊神经网络在条形码识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
金聪 《计算机应用与软件》2000,17(10):39-42
本文把模糊集合论的知识应用于自组织神经网络,提出一个模糊神经网络算法。新算法克服了一般神经网络方法共同面临的学习时间长、对网络参数敏感的弱点,广泛适用于一般的模式识别问题。对条形码识别问题的应用情况表明,新算法无论在网络学习的速度上还是在识别结果上都优于Kohonen的自组织神经网络方法。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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模糊人工神经网络方法在电路划分问题中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文把模糊集合论的知识应用于自组织人工神经网络,提出一个模糊人工神经网络算法.新算法克服了一般人工神经网络方法共同面临的学习时间长、对网络参数的敏感性弱点,广泛适用于一般的模式分类问题.对集成电路设计中电路划分问题的应用情况表明,新算法无论在网络学习的速度上还是划分结果上都优于Kohonen的自组织人工神经网络方法. 相似文献
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侯越 《计算机科学与探索》2014,(1):121-126
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。 相似文献
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根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。 相似文献