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摘要:
针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的小波神经网络交叉路口短时交通流量预测方法,利用粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,通过定义可变的加速因子,使粒子群算法有利收敛于全局最优解.将粒子群算法的全局优化搜索能力和小波良好的时频局部性质相结合,克服神经网络易陷入局部极小和引起振荡效应现象的缺点.实验仿真结果说明,该算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,并且很好的反映了交通流的特点.
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文献信息
篇名 结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测
来源期刊 广西工学院学报 学科 工学
关键词 交通流量 预测 粒子群 小波神经网络
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-27
页数 分类号 TP391
字数 4339字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6410.2010.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李春贵 广西工学院计算机工程系 56 539 13.0 21.0
2 张增芳 广西工学院计算机工程系 52 623 11.0 23.0
3 温鑫 广西工学院电子信息与控制工程系 2 29 2.0 2.0
4 闫向磊 广西工学院电子信息与控制工程系 3 66 3.0 3.0
5 徐树安 广西工学院电子信息与控制工程系 1 17 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (34)
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研究主题发展历程
节点文献
交通流量
预测
粒子群
小波神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西科技大学学报
季刊
1004-6410
45-1395/T
大16开
广西柳州市东环路268号
1990
chi
出版文献量(篇)
1943
总下载数(次)
0
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