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基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

原文链接：万方

• 作者：

  金成均,常桂然,程维,姜慧研

• 摘要：

  在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的.采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数.针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测.仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度.

• 关键词：

  模糊神经网络 粒子群优化 交通流量预测

• 作者单位：

  东北大学信息科学与工程学院%东北大学软件学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金项目(60903159)% 中央高校基本科研业务费专项资金项目(N100604012)资助

• 来源期刊：

  计算机科学

• 年，卷(期)：

  2012010