【摘 要】
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为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变
【机 构】
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天津广播电视网络有限公司,天津市交通集团津维交通工程有限公司,天津大学电气自动化与信息工程学院
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为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,增加种群的多样性。所构建的预测模型,可以对短时交通流的非线性、复杂性起到准确的预测,加快了最优值的求解。实验表明:对于同一组数据,以平均绝对误差、均方根误差为评价指标,所提出方法较传统的BP神经网络预测模型、粒子群算法改进BP神经网络预测模型、标准烟花算法改进BP神经网络预测模型
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