【摘 要】
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短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效.本文针对BP神经网络
【机 构】
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东南大学经济管理学院系统工程研究所
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短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效.本文针对BP神经网络运行的特点,提出了用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络.实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,全局搜索效率较高,能有效的用于短时交通流量的预测.
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