基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

摘要：

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.

关键词：短时交通量、小波、神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：32

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金61304210;福建工程学院科研发展基金GY-211057;福建省教育厅A类基金JA11192

在线出版日期：2014-06-06（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：55-59