基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究

• 作者: 张勤 邓捷 邱世崇 邹巍 陆百川 马庆禄
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市轨道交通 短时客流预测 遗传算法 小波神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 1148-1151,1157
• 页数: 5页
• 分类号: U492.4
• 字数: 3944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2014.05.045

摘要

针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆百川	重庆交通大学交通运输学院	57	523	12.0	20.0
2	马庆禄	重庆交通大学交通运输学院	25	174	8.0	13.0
3	邓捷	重庆交通大学交通运输学院	9	112	7.0	9.0
4	邹巍	重庆交通大学交通运输学院	4	68	3.0	4.0
5	张勤	重庆交通大学交通运输学院	7	72	4.0	7.0
6	邱世崇	重庆交通大学交通运输学院	3	68	3.0	3.0