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准确的短时交通流预测是交通控制和交通诱导的依据. 提出一种基于改进灰狼算法(TGWO)优化BP 神经网络的短时交通流预测模型(TGWO-BP),有效提高短时交通流预测精度. 针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,提出一种自适应递减的收敛因子,使灰狼算法区分全局搜索和局部搜索;改进灰狼个体的位置更新公式,引入惯性权重,调节惯性权重大小使灰狼算法具有跳出局部极值的能力;对比分析TGWO-BP、GWOBP 、PSO-BP、BP这4 种短时交通流预测模型,结果显示,TGWO-BP的短时交通流预测模型误差为10.03%,达到较好的预测精度. 相似文献
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