多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用

• 作者: 刘智勇 董超俊
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混沌神经网络 混沌神经元 学习效率 交通量 预测
• 年，卷（期）: 2007,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 4450-4453
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|U491.5
• 字数: 3446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2007.19.023

摘要

研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题.以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络.XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率.鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测.对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右).该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘智勇	五邑大学信息学院	76	1180	21.0	31.0
2	董超俊	五邑大学信息学院	50	388	9.0	18.0