遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测

• 作者: 刘力军 李松 解永乐
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通流预测 混沌理论 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1581-1585
• 分类号: U491.1
• 语种: 中文

摘要

为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李松	河北大学管理学院	34	843	12.0	28.0
2	解永乐	河北大学管理学院	13	272	5.0	13.0
3	刘力军	河北经贸大学工商管理学院	26	592	7.0	24.0