【摘 要】
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针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的BP神经网络(BP neural network optimized by ME
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61473028）；北京市自然科学基金项目（8162031）；中央高校基本科研业务费资金项目（2017JBM040）
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针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(Mind evolutionary algorithm,MEA)优化的BP神经网络(BP neural network optimized by MEA,MEA-BP)融合算法。借助MEA所具有的“趋同”和“异化”操作,在介绍基本原理基础上,设计了用于优化BP神经网络初始权值和阈值并定向搜寻最优BP神经网络融合模型的融合算法计算步骤。基于所选取的区间速度数据实证分析,MEA-BP融合算法较BP神经网络算法具有更好的收敛性,同时在精度和稳定性方面,分别提升9.38%和31.44%。时间敏感性分析显示,MEA-BP融合算法也具有良好的可移植性。
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