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基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测 预览
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作者 王川 张宝文 《河南科技》 2018年第2期35-38,共4页
为了有效缓解当前交通拥堵问题, 结合时下流行的智能交通系统, 本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中, 提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法.该系统通过BP神经网络的非线性映射功能, 分裂选择适当的权值, 在多次训练之后... 为了有效缓解当前交通拥堵问题, 结合时下流行的智能交通系统, 本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中, 提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法.该系统通过BP神经网络的非线性映射功能, 分裂选择适当的权值, 在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性, 改善算法滤波的性能, 最终达到提高预测精度的目的.另外, 本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源, 通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比, 发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度. 展开更多
关键词 粒子滤波模型 BP神经网络 短时交通流预测 智能交通
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