兰州理工大学学报
蘭州理工大學學報
란주리공대학학보
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2013年
3期
94-98
,共5页
智能交通%交通流短时预测%遗传算法%Elman神经网络
智能交通%交通流短時預測%遺傳算法%Elman神經網絡
지능교통%교통류단시예측%유전산법%Elman신경망락
intelligent traffic%traffic flow short-time prediction%genetic algorithm%Elman neural network
以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.
以單斷麵的交通流量為研究對象,採用動態Elman神經網絡進行短時交通流量的預測,提齣一種基于GA-Elman神經網絡的交通流短時預測方法.該方法通過遺傳算法優化Elman神經網絡的權值和閾值,剋服瞭Elman神經網絡易陷入跼部最小的缺陷,同時提高瞭Elman神經網絡的汎化能力和預測精度.實驗倣真錶明,本文方法可用于城市快速路上預測實時交通流量,預測效果優于Elman、GA-BP預測模型.
이단단면적교통류량위연구대상,채용동태Elman신경망락진행단시교통류량적예측,제출일충기우GA-Elman신경망락적교통류단시예측방법.해방법통과유전산법우화Elman신경망락적권치화역치,극복료Elman신경망락역함입국부최소적결함,동시제고료Elman신경망락적범화능력화예측정도.실험방진표명,본문방법가용우성시쾌속로상예측실시교통류량,예측효과우우Elman、GA-BP예측모형.
