重庆文理学院学报（自然科学版）
重慶文理學院學報（自然科學版）
중경문이학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY OF ARTS AND SCIENCES
2010年
5期
37-40
,共4页
Elman神经网络%粒子群优化算法%交通流预测
Elman神經網絡%粒子群優化算法%交通流預測
Elman신경망락%입자군우화산법%교통류예측
本文提出了基于粒子群算法(PSO)的Elman神经网络混合优化策略,采用PSO优化连接权值来训练神经网络,与标准BP算法相比,PSO采用实数编码,结构简单,学习收敛快,仿真结果表明该模型适合于高速公路短期交通流预测.
本文提齣瞭基于粒子群算法(PSO)的Elman神經網絡混閤優化策略,採用PSO優化連接權值來訓練神經網絡,與標準BP算法相比,PSO採用實數編碼,結構簡單,學習收斂快,倣真結果錶明該模型適閤于高速公路短期交通流預測.
본문제출료기우입자군산법(PSO)적Elman신경망락혼합우화책략,채용PSO우화련접권치래훈련신경망락,여표준BP산법상비,PSO채용실수편마,결구간단,학습수렴쾌,방진결과표명해모형괄합우고속공로단기교통류예측.
