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布谷鸟算法优化小波神经网络的短时交通流预测

黄晓慧  张翠芳  
【摘要】:针对目前短时交通流的预测精度不够高这一问题,提出一种布谷鸟算法优化小波神经网络(CSWNN)的短时交通流预测模型。首先采用小波变换对数据进行降噪,并进行归一化处理,然后使用复自相关法对具有混沌特性的短时交通流进行相空间重构,将交通流数据拆分为训练数据组和测试数据组,使用布谷鸟算法优化小波神经网络的各项参数,并根据训练数据组来训练优化后的小波神经网络模型。最后使用测试数据组的数据对CS-WNN模型进行有效性验证。仿真结果表明,相比几种主流的优化预测模型,CS-WNN短时交通流预测模型具有更高的预测精度。

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