CS优化BP神经网络的高速公路流量预测

摘要：

随着高速公路交通控制和出行诱导需求的日益增加,对高速公路交通流量的预测提出了更高的要求.为了提高预测的精度,提出了改进的布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化BP神经网络的高速公路流量预测模型(Weighted value of T dynamic disturbance CS-BP,WTCS-BP).利用高速观测站的信息采集系统收集车流量信息;离散为时间序列,构建学习样本;利用BP神经网络对采集的样本进行训练,并采用改进的CS算法对网络参数进行优化;建立高速公路交通流量的预测模型.最后通过仿真实验进行测试.结果表明,该模型的拟合度较其他对比模型更接近实际流量.提高了预测的准确性,对高速公路出行起到有效的指导作用.

关键词：高速公路流量预测、布谷鸟搜索算法、BP神经网络、动态扰动

所属期刊栏目：62

分类号：U491.112(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：河北省科技支撑计划11213585

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：194-198