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基于自变异烟花算法的短时交通流预测模型
被引量：
5
1
作者
冯珊珊
柳军
张军
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第6期51-54,共4页
为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,...
为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,增加种群的多样性。所构建的预测模型,可以对短时交通流的非线性、复杂性起到准确的预测,加快了最优值的求解。实验表明:对于同一组数据,以平均绝对误差、均方根误差为评价指标,所提出方法较传统的BP神经网络预测模型、粒子群算法改进BP神经网络预测模型、标准烟花算法改进BP神经网络预测模型精确度均得到了大幅度的提高。
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关键词
短时交通流
自变异烟花算法
反向传播(BP)神经网络
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职称材料
题名
基于自变异烟花算法的短时交通流预测模型
被引量：
5
1
作者
冯珊珊
柳军
张军
机构
天津
广播电视网络
有限公司
天津市交通集团津维交通工程有限公司
天津
大学电气自动化与信息
工程
学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第6期51-54,共4页
文摘
为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,增加种群的多样性。所构建的预测模型,可以对短时交通流的非线性、复杂性起到准确的预测,加快了最优值的求解。实验表明:对于同一组数据,以平均绝对误差、均方根误差为评价指标,所提出方法较传统的BP神经网络预测模型、粒子群算法改进BP神经网络预测模型、标准烟花算法改进BP神经网络预测模型精确度均得到了大幅度的提高。
关键词
短时交通流
自变异烟花算法
反向传播(BP)神经网络
Keywords
short-term traffic flow
self-variation fireworks algorithm(FWA)
BP neural network
分类号
TP39.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自变异烟花算法的短时交通流预测模型
冯珊珊
柳军
张军
《传感器与微系统》
CSCD
2020
5
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