基于混沌搜索的人工蜂群优化神经网络交通流预测方法

• 作者: 李洋 李雪 郑晅
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 交通流预测 BP神经网络 人工蜂群算法 Tent混沌 分时段
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 44-48,54
• 页数: 6页
• 分类号: U121
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.03.009

摘要

为了提高长时交通流的预测精度,提出一种改进的人工蜂群优化BP神经网络分时段预测交通流的方法;利用Tent混沌映射采蜜蜂放弃的新解,实现具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后优化BP神经网络的权值和阈值,最终训练BP神经网络以求得最优值;利用该预测方法对合肥市黄天路全天的交通流分时段预测,实现了对长时交通流的准确预测,与传统的人工蜂群优化BP神经网络预测对比,能有效改善预测精度,降低预测误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雪	长安大学电子与控制工程学院	45	141	7.0	10.0
2	李洋	长安大学电子与控制工程学院	21	58	4.0	7.0
3	郑晅	长安大学电子与控制工程学院	17	64	4.0	8.0