基于小波模糊神经网络的实时交通流预测
实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一。本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合,给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型,采用小波函数作为模糊隶属度函数,用神经网络来实现模糊推理,完成对下一个周期性交通流的估计。同时,用遗传算法来优化整个网络,实测数据验证这种方法预测精度高,收敛过程平稳,适应性强。
小波模糊神经网络、交通流、预测、遗传算法
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TP3;TP1
绥化学院科学技术研究项目K1401012;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12533077
2016-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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