基于人工蜂群算法优化BP神经网络的交通流预测

• 作者: 周思源 庞京城 李文越
• 来源期刊: 山东交通学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 人工蜂群算法 BP神经网络 交通流预测 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: U491.111.2
• 字数: 3338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0032.2017.01.006

摘要

建立基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)优化BP(Back Propagation)神经网络(ABC-BP)的分析预测模型,对城市道路短时交通流进行预测.以BP神经网络为基础,通过人工蜂群算法优化神经网络的各个权值和阈值,考虑交通流的时间特性,将历史交通流量作为训练样本,预测某日的交通流量.多种算法的仿真试验对比表明:基于ABC-BP的预测结果比传统BP神经网络、小波预测神经网络以及PSO(Partide Swarm Optimization)-BP神经网络的预测结果更加精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周思源	长安大学公路学院	3	4	1.0	2.0
2	李文越	长安大学公路学院	1	3	1.0	1.0
3	庞京城		1	3	1.0	1.0