基于PSO-Elman高速公路交通流预测研究

• 作者: 何玉婉 崔炯屏
• 来源期刊: 重庆文理学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: ELMAN神经网络 粒子群优化算法 交通流预测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP183

摘要

本文提出了基于粒子群算法（PSO）的Elman神经网络混合优化策略,采用PSO优化连接权值来训练神经网络,与标准BP算法相比,PSO采用实数编码,结构简单,学习收敛快,仿真结果表明该模型适合于高速公路短期交通流预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何玉婉	西南石油大学计算机科学学院	7	11	2.0	3.0
2	崔炯屏	西南石油大学计算机科学学院	11	10	2.0	3.0