基于GA-WNN神经网络模型的交通流量预测

• 作者: 朱永强 潘福全 王小凡
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 遗传算法 小波神经网络 小波基函数 BP神经网络 预测模型 交通流量 Matlab
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.15.031

摘要

针对小波网络结构不稳定和容易陷入局部最小造成预测结果误差过大的问题,以辽宁省某高速公路为研究对象,利用遗传算法具有自适应随机优化搜索能力、收敛速度快的特点,提出一种基于GA-WNN神经网络的高速公路日交通流量预测方法.模型仿真结果表明,遗传算法优化小波神经网络预测的误差精度为8.35％,与传统BP神经网络和小波神经网络相比,预测精度显著提高,具有更好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘福全	青岛理工大学机械与汽车工程学院	77	419	9.0	18.0
2	朱永强	青岛理工大学机械与汽车工程学院	37	79	5.0	7.0
3	王小凡	青岛理工大学机械与汽车工程学院	8	6	2.0	2.0