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摘要:
针对目前城市短时交通流预测中预测精度低的问题,提出了一种基于生物智能算法优化的小波神经网络短时交通流预测方法.该算法由全局定向和局部精细寻优单元构成,在全局定向寻优单元中引入自适应交叉和变异概率分别对个体的交叉和变异操作进行改进,进而提高算法收敛速度和精度.在局部精细寻优单元中受天牛须算法的启发对算法的后期寻优机制进行改进,使个体进化方向朝更接近最优解的方向偏移,提高了算法的局部寻优能力.实验结果表明:提出的新模型相比传统小波神经网络模型,在短时交通流预测中平均绝对误差降低了44.44%,提高了预测精度.
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文献信息
篇名 生物智能算法优化小波神经网络研究及其在交通流预测应用
来源期刊 北京交通大学学报 学科 交通运输
关键词 交通工程 遗传算法 小波神经网络 短时交通流预测
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 交通信息工程与控制
研究方向 页码范围 17-26
页数 10页 分类号 U491
字数 语种 中文
DOI 10.11860/j.issn.1673-0291.20200015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘宝 17 64 5.0 7.0
2 杨金莹 6 27 3.0 5.0
3 吴宗德 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通工程
遗传算法
小波神经网络
短时交通流预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
总下载数(次)
7
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