多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测

• 作者: 刘汉丽 周成虎 朱阿兴 李霖
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 交叉路口短时交通流量 流量预测 BP神经网络 遗传算法 多子群
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 363-368
• 页数: 6页
• 分类号: P208
• 字数: 5219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1595.2009.04.013

摘要

为适应交叉路口短时交通流量的实时变化性和非线性性,提出将一种多子群遗传神经网络算法(MPGNN)应用于交叉路口短时交通流量的预测,结合BP网络对非线性问题良好的求解能力和遗传算法优良的全局手优能力,建立遗传算法的多个子种群来搜索BP网络的最佳结构.通过对武汉市珞瑜路、武珞路、珞狮南路、珞狮北路交叉路口的短时交通流量进行预测分析,取得了良好的实验效果.根据预测结果对该路段的交通流量进行重新分配和控制,对缓解珞瑜路和武珞路段高峰时期交通流量的压力具有重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周成虎	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	263	12312	58.0	102.0
2	李霖	武汉大学资源与环境科学学院	206	2584	26.0	37.0
3	刘汉丽	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	2	29	2.0	2.0