10.3969/j.issn.1007-7162.2006.04.001
基于遗传神经网络优化模型的交通量预测
实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础.为了更准确地对其进行预测,本文建立了遗传神经网络优化模型,该模型既利用遗传算法全局搜索、快速收敛的优点,又利用神经网络非线性描述、自学习自适应的优点.并以实际道路为例,给出了具体的应用方法,计算机仿真结果表明该模型精度较高、具有可行性.
社经网络、遗传算法、优化、交通量预测
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U121(城市交通运输)
国家自然科学基金60064001;广东省自然科学基金20011707
2007-02-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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