基于小波模糊神经网络的实时交通流预测

• 作者: 邵俊倩
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 小波模糊神经网络 交通流 预测 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 161-164
• 页数: 4页
• 字数: 3265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005258

摘要

实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一。本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合，给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型，采用小波函数作为模糊隶属度函数，用神经网络来实现模糊推理，完成对下一个周期性交通流的估计。同时，用遗传算法来优化整个网络，实测数据验证这种方法预测精度高，收敛过程平稳，适应性强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵俊倩	绥化学院信息工程学院	22	26	3.0	4.0