论文部分内容阅读
由于传统的短时高速交通流量预测算法的受到函数逼近能力影响,极易陷入局部极值的问题,提出基于狼群算法的短时高速交通流量预测算法。构造型前馈小波神经网络算法在多维空间内对短时高速交通流量预测,需通过构造型前馈小波神经网络算法分析随机相关多维样本逼近能力,利用改进狼群算法的全局寻优能力,提升算法搜索精度,并完成目标的搜索,根据搜索结果获取优质的函数逼近值最优解,提升构造型前馈小波神经网络算法函数的逼近能力,获取最佳短时高速交通流量预测值。仿真结果显示,上述算法的短时高速交通流量预测效果显著优于小波神经网络