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《计算机工程与设计》 2009年18期
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基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测

叶嫣  吕智林  
【摘要】:基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究。提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型。该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阈值进行优化,从而提高了网络的预测精度。实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响。仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段。
【作者单位】广西大学电气工程学院;
【分类号】:TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 张毅,罗元;基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2005年02期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 曹炜;基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析[D];昆明理工大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵英姿;;AR模型在网站点击量预测中的应用与研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年02期
2 李文;欧青立;沈洪远;伍铁斌;;智能控制及其应用综述[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年03期
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5 田晶;杨玉珍;陈阳舟;;短时交通流量两种预测方法的研究[J];公路交通科技;2006年04期
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 姜雪花;城市动态交通信息采集点布设及交通流短期预测方法研究[D];东南大学;2006年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 田晶;杨玉珍;陈阳舟;;短时交通流量两种预测方法的研究[J];公路交通科技;2006年04期
2 徐枫;;股票价格预测的GARCH模型[J];统计与决策;2006年18期
3 郑柯,冯桂炎;道路交通事故多发点道路状态的技术分析[J];长沙交通学院学报;2000年01期
4 陈义华,何仁斌,王伟;改进的Logit随机路径选择模型及其算法实现[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年12期
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6 陈涛,陈森发;动态状态交通分配模型及其运用[J];公路交通科技;2004年01期
7 向红艳;朱顺应;;路段短时交通量预测自适应控制法[J];公路交通科技;2006年01期
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9 皮晓亮;王正;韩皓;孙亚;;基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究[J];公路交通科技;2006年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
2 席卫东;基于K线博弈的民航收益管理[D];南京航空航天大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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1 郭庆春;寇立群;孔令军;张小永;崔文娟;史永博;;基于BP神经网络的CCI预测模型[J];价值工程;2011年19期
2 谢文兰;;对提高BP神经网络泛化能力的分析和总结[J];广东科技;2011年14期
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7 孙朋;张健沛;薛立波;;基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计[J];黑龙江大学工程学报;2011年02期
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9 嵇鹏程;;基于BP神经网络整定的PID控制策略研究[J];科技创新导报;2011年19期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 孟科;李绍军;钱锋;;实数编码免疫算法在溶剂脱水塔软测量中的应用[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
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3 李道伦;神经网络隐式法及其在石油数据中的应用研究[D];中国科学技术大学;2007年
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1 郭阳;PSO-BP神经网络在商业银行信用风险评估中的应用研究[D];厦门大学;2009年
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3 朱磊;基于BP神经网络的软件可靠性模型选择研究[D];重庆大学;2006年
4 闫明;基于FPGA的神经网络硬件实现[D];中国海洋大学;2008年
5 王新铭;基于神经网络的机械手控制的研究[D];大连海事大学;2008年
6 赵冰;基于BP神经网络的港口竞争力评价研究[D];大连海事大学;2008年
7 郭闯强;基于BP神经网络的机器人视觉伺服控制系统设计[D];哈尔滨理工大学;2008年
8 卢娟;BP神经网络PID在三容系统中的控制研究[D];合肥工业大学;2009年
9 朱文龙;基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
10 徐俐;基于BP网络的动态定量称重控制系统的算法研究和设计[D];山东大学;2005年
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