遗传算法优化BP神经网络的交通流参数预测
A Prediction of Traffic Flow Parameters Based on BP Neural Network Optimized by Genetic Algorithm作者机构：西南交通大学交通运输与物流学院
出 版 物：《综合运输》 (China Transportation Review)
年 卷 期：2018年第40卷第6期
页 面：64-67,108页
学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程]
摘 要：以BP神经网络为基础的交通流参数预测模型能较好地预测交通流参数变化的趋势,但预测值与期望值存在较大误差,且神经网络具有训练速度慢、易陷入局部极值的缺陷。针对这种情况,本文对BP神经网络的初始权值和阈值进行遗传算法寻优,建立了遗传算法优化BP神经网络的优化算法,并通过实测数据对该优化算法进行仿真测算。仿真结果表明,优化后的预测模型能更好的预测交通流参数变化趋势,且降低了预测误差。
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