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| 基于K-Means和GA-WNN的交通流量预测 | |
| 引用本文： | 慕伟,陈国定,钟引帆.基于K-Means和GA-WNN的交通流量预测[J].现代交通技术,2015(5):70-74. |
| 作者姓名： | 慕伟 陈国定 钟引帆 |
| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院;浙江工业大学信息工程学院;浙江工业大学信息工程学院 |
| 摘 要： | 如何对交通流进行准确和实时的预测是实现交通管理的关键所在。文章根据交通流数据的时间序列特性,提出基于K-Means算法与遗传算法(GA)优化的小波神经网络(WNN)预测方法:首先对交通流流量序列按照流量采用K-Means算法进行分割,分割后的结果较符合流量的分布情况;然后使用GA-WNN对分割后的每一个时间段的交通流数据分别进行建模和预测。仿真结果表明,该方法对交通流量预测的精度较好。 |
| 关 键 词： | 交通流量预测 K-Means算法 遗传算法 小波神经网络 |
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