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一种基于粒子群优化小波神经网络的高速公路行程时间预测方法

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本发明涉及一种基于粒子群优化小波神经网络的行程时间预测方法，该方法包含粒子群算法优化部分和小波神经网络预测部分。其中粒子群优化算法通过不断的迭代优化小波神经网络的参数，解决了小波神经网络模型的缺陷,包括收敛速度缓慢、易陷入局部最小值和易产生振荡效应。通过对比实验分析后发现，粒子群优化小波神经网络模型不仅能准确预测行程时间的变化趋势，也能比较准确预测行程时间的波动情况，证明了本发明具有收敛速度快，预测精度高，适应性强的优点。

著录项

公开/公告号CN111311905A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-19

原文格式PDF
申请/专利权人北京工业大学;
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申请/专利号CN202010068929.3
发明设计人于泉;孙瑶;
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申请日2020-01-21
分类号G08G1/01(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人刘萍
地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号
入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/01 申请日:20200121

实质审查的生效
2020-06-19

公开

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