小波神经网络在短时交通流量预测中的应用

• 作者: 万李 杨杰
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 交通流量 小波分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 352-355
• 分类号: P208
• 字数: 3213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.09.087

摘要

研究在短时交通流量预测问题,短时交通流量存在随机性和非线性因素,影响预测的准确性.传统预测模型难以反映交通流量变化特点,同时传统神经网络易陷入局部极小值,泛化能力差,交通流量预测精度低.为了提高短时交通流量预测精度,提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型.小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析,并进行非线性预测,验证了模型的有效性,进行了对比试验.验证结果表明,小波神经网络提高了短时交通流量预精度,预测结果更具应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	湖南科技学院计算机与通信工程系	59	171	7.0	11.0
2	万李	湖南科技学院计算机与通信工程系	22	58	4.0	7.0