【摘 要】
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以BP神经网络为基础的交通流参数预测模型能较好地预测交通流参数变化的趋势,但预测值与期望值存在较大误差,且神经网络具有训练速度慢、易陷入局部极值的缺陷。针对这种情况
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以BP神经网络为基础的交通流参数预测模型能较好地预测交通流参数变化的趋势,但预测值与期望值存在较大误差,且神经网络具有训练速度慢、易陷入局部极值的缺陷。针对这种情况,本文对BP神经网络的初始权值和阈值进行遗传算法寻优,建立了遗传算法优化BP神经网络的优化算法,并通过实测数据对该优化算法进行仿真测算。仿真结果表明,优化后的预测模型能更好的预测交通流参数变化趋势,且降低了预测误差。
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