基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法

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以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA—Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.
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