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1.
为改进小波神经网络模型对短时交通流的预测效果,提出一种基于改进混合蛙跳算法的短时交通流预测模型用以优化小波神经网络。该算法使用交叉分组法对子群进行划分,再利用具有自适应因子的局部搜索策略平衡混合蛙跳算法局部与全局搜索能力,最后把得到的最优解用于优化小波神经网络模型初始值,并对短时交通流进行预测。实验结果表明,该方法对短时交通流预测精确度达到97.43%,比传统方法提高1.016 1%,均方根误差比传统方法降低了5.587 9%,具有较高的应用价值。 相似文献
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传统的BP神经网络在预测短时交通流问题上存在很多不足。针对这些不足,提出将小波分析与BP神经网络结合,组成小波神经网络来预测短时交通流的方法。以自贡市某十字路口数据来实测交通流量,Matlab2010b仿真结果表明,小波神经网络在交通流预测精度和收敛速度上都有很大提高。 相似文献
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针对BP神经网络寻优速度慢、实时性差等缺点,提出将小波神经网络应用于短时交通流量预测中.该方法具有良好的局部性特征,弥补了常规神经网络的不足.在非线性逼近中得到了很好的应用.实验结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度明显优于BP神经网络,对交通流量预测问题有较高的应用价值. 相似文献
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一种智能预测方法在电梯群控系统交通分析中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
交通流预测是电梯群控系统的重要组成部分 .将基于神经网络的时间序列预测理论应用到电梯群控系统的交通分析中 ,构造了一种神经网络时间序列交通流预测模型 .仿真实验表明 ,这种交通流智能预测方法是有效的 相似文献
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针对卡尔曼滤波应用需要构建精确数学模型的局限,提出将广义回归神经网络与卡尔曼滤波相融合,并将其用于短时交通流预测。这种融合后的新方法利用了GRNN良好的非线性映射能力,能对实际系统进行系统辨识,并获得符合预测要求的系统状态方程。深圳市实际流量数据的验证表明,这种方法在简化系统数学建模的同时,也能达到较高的预测精度,从而证实了这种方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对城市交通流短时流量预测在智能交通系统中的重要性,在以往研究基础上采用Morlet函数作为小波核函数,进一步提高了模型的预测精度及泛化能力．将其与其他几种常用核函数模型进行比较,其效果明显优于其他核函数模型,能够满足智能交通控制和诱导的要求． 相似文献
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停车场有效泊位占有率变化特性及其短时预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
在某停车场泊位变化实测数据分析的基础上,建立了一个停车场有效泊位占有率短时预测模型.南京某停车场实测泊位数据分析表明,在不同的观测尺度上,停车场有效泊位占有率具有很强的周期性和相似性,但观测尺度越小,随机性越强.基于有效泊位占有率的这种短时变化特性,提出采用小波分析和加权马尔可夫组合模型对有效泊位占有率进行短时预测.首先,通过选择合适的小波函数对有效泊位占有率时间序列进行多分辨率的小波分解,并对低频信号与高频干扰信号分别进行重构,然后对重构后的基本信号和不同分辨率的干扰信号分别建立加权马尔可夫预测模型,最后对各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果.实例分析表明,所提出的预测模型对有效泊位占有率的短时预测结果是有效的,但模型的预测精度依赖于有效泊位占有率数据库的实时更新. 相似文献
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为了快速、准确地对交通流进行实时预测,将扩展粒子群算法应用到支持向量机的短时交通流预测优化中.首先对交通流样本数据进行重构,建立支持向量机预测模型.然后通过扩展粒子群算法对模型中的参数进行寻优,得出最优参数和优化时间.最后经过实验仿真,比较了基于网格搜索法优化的支持向量机、基于标准粒子群优化的支持向量机和基于扩展粒子群优化的支持向量机的泛化测试结果.结果表明,基于扩展粒子群优化的支持向量机在短时交通流预测中更具优势. 相似文献
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用神经网络方法对高速公路交通流控制模型中的参数进行辨识 总被引：11，自引：1，他引：11
从高速公路交通流的宏观、动态特征出发，首先给出了交通流控制和仿真中常用的宏观、动态、确定性交通流模型，并利用神经网络的方法对模型中的参数进行辨识．从而获得能比较准确描述交通流真实行为的模型，以此来解决高速公路交通的最优控制问题． 相似文献
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分析了RBF神经网络在事故预测领域的适应性,提出了采用RBF神经网络建立道路事故预测模型．利用我国1990—2009年道路交通事故数据,运用RBF神经网络建立了非线性回归预测模型,并利用该模型预测了2000—2010年的道路交通事故死亡人数,结果显示该模型具有较高的可靠性,可为我国道路交通管理提供数据支持。 相似文献
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A new method of short-term forecasting for water consumption in municipal supply water networks based on wavelet transformation is introduced. By wavelet decomposing commonly used in the signal field, water consumption per hour is decomposed into many series. Trend item, cycle item and random item are separated from the original time series in this way. Then by analyzing, building a model, forecasting every series and composing the results, the forecasting value of the original consumption is received. Simulation results show that this forecasting method is faster and more accurate, of which the error is less than 2%, indicating that the wavelet analytical method is practicable. 相似文献
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本文介绍了现有交通分配模型,并分析了现有模型的局限性,提出了基于遗传算法的交通量平衡分配预测模型,并给出了算例对所提模型进行了验证。 相似文献
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张宁 《福建工程学院学报》2017,(4):367-370
提出将一种进化的神经网络模型——极限学习机应用于短期电力负荷时间序列预测中,该方法具有模型参数设置少、训练速度快和良好的泛化能力等明显优点。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于BP神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。 相似文献
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Effective and exact short-termforecastingof urban wa-ter consumptionis veryimportant to on-line simulation andoptimal schedulingin municipal water supply management .Almost all traditional short-termpredictions use time seriesmethods,such as multi linear … 相似文献
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小波神经网络是近年来发展起来的一种逼近非线性函数的新型人工神经网络.特别是,正交尺度函数为基函数的小波神经网络更适合于函数逼近.本文在此基础上讨论了小波神经网络对非线性AR(p)过程的逼近. 相似文献