基于改进花朵授粉算法的BP神经网络短时交通流预测

黄艳国; 张硕

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基于改进花朵授粉算法的BP神经网络短时交通流预测

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国内道路交通拥堵问题日益严重,及时和准确的短时交通流预测是实现智能交通管控、减轻道路拥堵的关键基础,因此设计了一种基于惯性权重改进花朵授粉算法(MFPA)和误差逆向传播(BP)神经网络结合的MFPA-BP短时交通流预测模型。首先通过引入惯性权重和Mantegna方法改进花朵授粉算法,形成MFPA优化算法,并将其应用到BP神经网络进行初始权值和阈值的优化,使模型的收敛速度和效率得到提升。选用实际路段处理过的交通流数据对MFPA-BP模型进行训练并预测,与BP神经网络和RBF神经网络相比平均绝对误差(MAE)分别减少了20.01%和27.89%,均方根误差(RMSE)分别减少了18.25%和21.73%,同时MFPA-BP模型可以有效地减少迭代次数,提高道路交通流量预测的准确性,更好地应用于智能交通系统中。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第5期|146-151|共6页
作者
黄艳国; 张硕;
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作者单位

江西理工大学电气工程与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN711-34;U491.14;
关键词
短时交通流预测; 智能交通; 改进花朵授粉算法; BP神经网络; 初始权值优化; 阈值优化; 模型训练;

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