10.3969/j.issn.1000-3428.2011.14.049
经GA优化的WNN在交通流预测中的应用
针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型.利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度.
交通流预测、遗传算法、小波神经网络、预测模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
载运工具与装备省部共建教育部重点实验室开放基金
2011-11-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
149-151