本文主要研究内容
作者贾伟,赵雪芬（2019）在《基于改进卷积神经网络的短时交通流量预测》一文中研究指出：为了提高短时交通流量的预测准确率,提出采用改进的BP神经网络预测交通流量。首先,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,提出改进一种的粒子群优化算法,通过双种群搜索的策略提高粒子群优化算法的寻优能力和收敛性。然后,利用改进的粒子群优化算法选取BP神经网络的权值和阈值。最后,将改进的BP神经网络应用到短时交通流量预测中。实验结果表明,与现有的BP神经网络相比,改进的BP神经网络能够有效提高交通流量预测的准确性。
Abstract
wei le di gao duan shi jiao tong liu liang de yu ce zhun que lv ,di chu cai yong gai jin de BPshen jing wang lao yu ce jiao tong liu liang 。shou xian ,zhen dui li zi qun you hua suan fa yi xian ru ju bu zui you jie he shou lian su du man de wen ti ,di chu gai jin yi chong de li zi qun you hua suan fa ,tong guo shuang chong qun sou suo de ce lve di gao li zi qun you hua suan fa de xun you neng li he shou lian xing 。ran hou ,li yong gai jin de li zi qun you hua suan fa shua qu BPshen jing wang lao de quan zhi he yu zhi 。zui hou ,jiang gai jin de BPshen jing wang lao ying yong dao duan shi jiao tong liu liang yu ce zhong 。shi yan jie guo biao ming ,yu xian you de BPshen jing wang lao xiang bi ,gai jin de BPshen jing wang lao neng gou you xiao di gao jiao tong liu liang yu ce de zhun que xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自现代计算机的贾伟,赵雪芬，发表于刊物现代计算机2019年25期论文，是一篇关于短时交通流量预测论文,粒子群优化论文,神经网络论文,飞行论文,元胞自动机论文,差分进化论文,现代计算机2019年25期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自现代计算机2019年25期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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