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免疫理论中的基于浓度选择机制能避免粒子群算法在群体收敛性和个体多样性平衡问题上的不足，使改进后的粒子群算法优化BP神经网络参数的配置，提高短时交通流量预测的准确性。仿真实验表明，免疫粒子群优化后的BP神经网络可有效提高短时交通流量的预测精度，减小预测误差。
基于免疫粒子群神经网络的短时交通流量预测
【摘 要】
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免疫理论中的基于浓度选择机制能避免粒子群算法在群体收敛性和个体多样性平衡问题上的不足，使改进后的粒子群算法优化BP神经网络参数的配置，提高短时交通流量预测的准确性
【机 构】
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福建警察学院治安系
【出 处】
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(第四期)江西智能交通论坛
【发表日期】
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2018年3期
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