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基于混沌搜索的人工蜂群优化神经网络交通流预测方法

李雪; 李洋; 郑晅 长安大学电子与控制工程学院; 西安710064
交通流预测   bp神经网络   人工蜂群算法   tent混沌   分时段  

摘要: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。

简介:《计算机测量与控制》(CN:11-4762/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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