遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。     

BP—GA算法在短时交通流预测中的应用研究

本文提出了一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。通过实例分析,可看到改进的模型在进行交通流预测时具有较好的预测效果。     

基于BP神经网络的遗传算法在短时交通流预测中的应用

将BP神经网络和遗传算法的结合点进行改进,并以此为基础提出新的优化算法。新算法设计简单,易于实现,能有效地解决局部极小问题,加快收敛速度,增强网络的适应能力,预测效果明显优于BP算法。