A Traffic Flow Prognostication Algorithm Based on Improved BP Neural Network
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摘要: 针对城市交通"智能运输系统”,提出了基于改进BP神经网络理论模型的路面交通流动态时序的预测算法.在BP算法的自适应学习率,在动量法优化网络收敛性等方面,进行了深入研究,并改进了基本BP算法中的收敛速度慢和易陷入局部最小点等问题.文章给出了基于改进BP算法的交通流动态时序的预测算法仿真实验,结果验证了该算法的可行性和先进性.在交通流时序预测方面有一定的应用价值.
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