【摘 要】
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在预测研究短时交通流问题的研究中,由于传统的短时交通流预测没有考虑交通流的混沌特性,与实际交通流特性状况不符,预测模型存在不准确性和不稳定性等缺陷,针对上述问题,为
【机 构】
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兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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在预测研究短时交通流问题的研究中,由于传统的短时交通流预测没有考虑交通流的混沌特性,与实际交通流特性状况不符,预测模型存在不准确性和不稳定性等缺陷,针对上述问题,为了提高交通流预测的精确度,考虑交通流量时间序列的混沌特点,提出混沌理论K熵优化小波BP神经网络进行短时交通流预测模型。首先,用小波基函数对BP神经网络的隐含层进行优化;然后,通过引入K熵理论,判断交通流时间序列的混沌特性;最后,通过混沌理论K熵优化小波BP神经网络对短时交通流进行预测,并分析了在各种不同条件下的预测情况。仿真结果表明用该网络模型
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