【摘 要】
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交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域，因为交通流量的复杂性，传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法，通过动态变异控制尺度
【机 构】
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广东石油化工学院实验教学部计算机中心,广东石油化工学院计算机与电子信息学院
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交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域，因为交通流量的复杂性，传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法，通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法，可以获得优于高斯变异和柯西变异的整体优化效果。在此基础上，提出改进布谷鸟搜索算法优化神经网络的交通流量预测模型（ACS-BPNN），通过优化BP神经网络的初始权值和阈值参数，以提高短时交通流量预测精度。仿真结果表明，该方法取得比较好的预测结果。
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