非线性短时交通流的一种神经网络预测方法

• 作者: 华冬冬 陈森发
• 来源期刊: 现代交通技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通流量 遗传算法 隔离小生境 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 交通工程与智能运输
• 页码范围: 60-62
• 页数: 3页
• 分类号: U4
• 字数: 2338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9889.2004.01.018

摘要

短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效.本文针对BP神经网络运行的特点,提出了用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络.实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,全局搜索效率较高,能有效的用于短时交通流量的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈森发	东南大学经济管理学院系统工程研究所	192	3070	32.0	45.0
2	华冬冬	东南大学经济管理学院系统工程研究所	2	27	2.0	2.0