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基于混沌搜索的人工蜂群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )交通流預測方法
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中圖分類(lèi)號:

U121

基金項目:

國家自然科學(xué)基金資助項目(No.51308057);陜西省重點(diǎn)研發(fā)計劃 (No.2018GY-137)。


Li Xue, Li Yang, Zheng Xuan
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    摘要:

    為了提高長(cháng)時(shí)交通流的預測精度,提出一種改進(jìn)的人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分時(shí)段預測交通流的方法。利用Tent混沌映射采蜜蜂放棄的新解,實(shí)現具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權值和閾值,最終訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以求得最優(yōu)值。利用該預測方法對合肥市黃天路全天的交通流分時(shí)段預測,實(shí)現了對長(cháng)時(shí)交通流的準確預測,與傳統的人工蜂群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測對比,能有效改善預測精度,降低預測誤差。

    Abstract:

    In order to improve the prediction accuracy of long-term traffic flow. A method for predicting long-term traffic flow in different time periods based on BP neural network is proposed, which is optimized by Artificial Bee Colony Algorithm. The new solution is improved by Tent chaotic, to realize the chaotic search strategy. Then artificial bee colony algorithm is used to optimize the weights and thresholds of the BP neural network, to obtain the optimal value by BP neural network. This forecasting method was applied to Huangtian Road in Hefei the accurate prediction of long-term traffic flow is realized. Compared with the traditional artificial bee colony optimization BP neural network prediction, it can effectively improve the prediction accuracy and reduce the prediction error.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李雪,李洋,鄭晅.基于混沌搜索的人工蜂群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )交通流預測方法計算機測量與控制[J].,2019,27(3):44-48.

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歷史
  • 收稿日期:2018-12-12
  • 最后修改日期:2019-01-07
  • 錄用日期:2019-01-07
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-03-15
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