基于人工蜂群算法优化BP神经网络的交通流预测 Traffic Flow Prediction of BP Neural Network Optimized by Artificial Bee Colony Algorithm期刊界 All Journals 搜尽天下杂志传播学术成果专业期刊搜索期刊信息化学术搜索

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基于人工蜂群算法优化BP神经网络的交通流预测

作者单位：	;1.长安大学公路学院;2.江苏交科交通设计研究院有限公司

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(ABCBP)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
Traffic Flow Prediction of BP Neural Network Optimized by Artificial Bee Colony Algorithm

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