【摘 要】
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针对城市轨道交通短时客流量预测问题,提出了一种基于自适应t分布变异的蝙蝠算法（ATM-BA）优化的小波神经网络（WNN）预测模型（ATM-BA-WNN）。在基本蝙蝠算法（BA）中引入带有线性递减控制
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针对城市轨道交通短时客流量预测问题,提出了一种基于自适应t分布变异的蝙蝠算法（ATM-BA）优化的小波神经网络（WNN）预测模型（ATM-BA-WNN）。在基本蝙蝠算法（BA）中引入带有线性递减控制因子的自适应t分布变异,使其具有变异机制,能够跳出早熟收敛。并将ATM-BA与WNN两者相互耦合,利用ATM-BA优化WNN的参数配置,进而提高WNN的预测精度。运用ATM-BA-WNN模型对郑州地铁1号线短时客流量进行预测,并与传统的WNN预测模型、BA优化的WNN（BA-WNN）预测模型以及支持向量机（SV
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