非线性短时交通流的一种神经网络预测方法

摘要：

短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效.本文针对BP神经网络运行的特点,提出了用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络.实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,全局搜索效率较高,能有效的用于短时交通流量的预测.

关键词：短时交通流量、遗传算法、隔离小生境、神经网络

分类号：U4(公路运输)

在线出版日期：2006-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：60-62