基于人工蜂群算法优化BP神经网络的交通流预测
李文越1
周思源1
庞京城2
1.长安大学公路学院,陕西西安,7100642.江苏交科交通设计研究院有限公司,江苏淮安,223001
摘要：建立基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)优化BP(Back Propagation)神经网络(ABC-BP)的分析预测模型,对城市道路短时交通流进行预测.以BP神经网络为基础,通过人工蜂群算法优化神经网络的各个权值和阈值,考虑交通流的时间特性,将历史交通流量作为训练样本,预测某日的交通流量.多种算法的仿真试验对比表明:基于ABC-BP的预测结果比传统BP神经网络、小波预测神经网络以及PSO(Partide Swarm Optimization)-BP神经网络的预测结果更加精确.
关键词：人工蜂群算法BP神经网络交通流预测仿真
分类号：U491.111.2(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 34-39 )
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