【摘 要】
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针对城市短时交通流量具有复杂性和非线性等特点,提出了基于人工蜂群算法（ABC）优化小波神经网络对短时交通流量预测分析模型。以小波神经网络（WNN）为基础,将以前城市采集的交通流
【机 构】
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四川理工学院自动化与电子信息学院,四川理工学院机械工程学院,东南大学仪器科学与工程学院
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针对城市短时交通流量具有复杂性和非线性等特点,提出了基于人工蜂群算法（ABC）优化小波神经网络对短时交通流量预测分析模型。以小波神经网络（WNN）为基础,将以前城市采集的交通流量作为预测样本,通过人工蜂群算法优化WNN网络结构、权值和阈值,并建立城市短时交通流量预测数学模型。实验仿真表明,所提出的算法预测结果比仅使用WNN算法以及粒子群优化BP神经网络算法效率更高,是一种有效可靠的交通流量预测方法。
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