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BP神经网络算法被广泛地应用于短时交通流预测模型中,但是该算法存在的缺陷降低了预测的准确性。为克服上述缺陷,引入混沌遗传算法（CGA）来进行改进,用混沌遗传算法得到的最优解作为BP神经网络算法的初始值改进算法的缺陷。通过实验结果分析,改进后的算法模型对短时交通流的预测具有了更高的准确性。
改进混沌遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测
【摘 要】
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BP神经网络算法被广泛地应用于短时交通流预测模型中,但是该算法存在的缺陷降低了预测的准确性。为克服上述缺陷,引入混沌遗传算法（CGA）来进行改进,用混沌遗传算法得到的最优解
【机 构】
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兰州交通大学
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2017年5期
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