GABP神经网络在交通流预测中的应用研究

• 作者: 庞琳娜 陈文
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 交通流预测 数据挖掘 智能交通系统
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 245-247
• 页数: 3页
• 分类号: U491.14
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.14.100

摘要

交通流的预测是智能交通系统的重要技术之一,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点.GABP神经网络是指在传统的BP神经网络的基础之上引入遗传算法,对神经网络的初始权值优化后再使用神经网络进行学习和训练.经本文验证,CABP网络不仅可以很好的避开传统BP网络的这些弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了网络的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞琳娜	北京邮电大学电子工程学院	2	17	2.0	2.0
2	陈文	北京邮电大学电子工程学院	2	15	1.0	2.0