基于免疫粒子群神经网络的短时交通流量预测

摘要：

免疫理论中的基于浓度选择机制能避免粒子群算法在群体收敛性和个体多样性平衡问题上的不足，使改进后的粒子群算法优化BP神经网络参数的配置，提高短时交通流量预测的准确性。仿真实验表明：免疫粒子群优化后的BP神经网络可有效提高短时交通流量的预测精度，减小预测误差。

关键词：免疫粒子群、神经网络、短时交通流量、预测

所属期刊栏目：18

分类号：U491.1+4(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：福建警察学院院级科研课题资助项目Y J1310

在线出版日期：2016-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：37-41,51