Bagging集成BP神经网络的短时交通流预测研究

来源 :兰州理工大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户：JAVA_Star

【摘要】

：

目前智能交通成为有效缓解城市交通拥堵问题的一种新思想和新技术。实时准确的交通流预测在智能交通中扮演着重要的角色。有效、合理的短时交通流预测为交通管理者及出行者提供实时、准确的交通变化信息,为出行的选择提供准确的依据。但短时交通流具有随机波动性与复杂非线性的特点,使得现有方法的预测精度及预测时间都难以达到实际智能交通的要求。本文从交通流数据的预处理,反向传播(Back Propagation,BP)

【作者】

：

沈钧珥

【出处】

：

兰州理工大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

短时交通流预测小波降噪 BP神经网络蝙蝠算法集成算法

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