基于遗传神经网络优化模型的交通量预测

• 作者: 习利安 刘正东 周文霞 许论辉
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 社经网络 遗传算法 优化 交通量预测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: U121
• 字数: 3212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2006.04.001

摘要

实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础.为了更准确地对其进行预测,本文建立了遗传神经网络优化模型,该模型既利用遗传算法全局搜索、快速收敛的优点,又利用神经网络非线性描述、自学习自适应的优点.并以实际道路为例,给出了具体的应用方法,计算机仿真结果表明该模型精度较高、具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	习利安	华南理工大学交通学院	2	44	2.0	2.0
2	许论辉	华南理工大学交通学院	1	12	1.0	1.0
3	刘正东	华南理工大学交通学院	4	113	4.0	4.0
4	周文霞	华南理工大学交通学院	2	50	2.0	2.0