[发明专利]一种基于粒子群优化神经网络的交通流预测方法在审
| 申请号： | 201911400269.8 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111081022A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 彭绪山;邵煜 | 申请（专利权）人： | 宁波财经学院 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 | 代理人： | 文怡然 |
| 地址： | 315000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及交通技术领域，特别涉及一种基于粒子群优化神经网络的交通流预测方法，包括如下步骤：S1、获取交通流数据样本并进行预处理；所述交通流数据样本包括测试样本与训练样本；S2、设定BP神经网络模型的参数，构建用于交通流预测的BP神经网络模型；S3、采用粒子群算法优化BP神经网络模型的连接权值和阈值，使所述BP神经网络模型的全局误差达到预设精度；S4、将训练样本导入到经过粒子群算法优化后的BP神经网络模型中进行训练，训练完成后在进行实际预测；S5、通过仿真实现短时交通情况的预测，以及对交通流的状态进行评估。本发明解决了传统BP神经网络在进行交通流预测时，收敛慢、容易陷入局部最优值，以及引起震荡效应的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 优化 神经网络 通流 预测 方法 | ||
【主权项】：
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