基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

• 作者: 于万霞 杜太行 郑宏兴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短时交通流 预测模型 模糊神经网络 粒子群算法 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2007,（25）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 197-199
• 页数: 3页
• 分类号: U491
• 字数: 3440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.25.058

摘要

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键.针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数.算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索.仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜太行		151	864	15.0	20.0
2	于万霞		7	64	5.0	7.0
4	郑宏兴	天津工程师范学院电子工程系	32	122	6.0	9.0