基于小波神经网络的短时交通流预测  被引量:7

Short-term Traffic Flow Prediction Based on Wavelet Neural Network

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作  者:王芬[1] 马涛[1] 

机构地区:[1]宁夏师范学院数学与计算机科学学院,宁夏固原756000

出  处:《宁夏师范学院学报》2012年第6期60-62,86,共4页Journal of Ningxia Normal University

基  金:宁夏自然科学基金(NZ12228);宁夏师范学院重点项目(ZD201311);宁夏师范学院创新团队资助项目(ZY201212);宁夏高等学校科学研究项目(NJ201279;NJ201233681)

摘  要:针对BP神经网络寻优速度慢、实时性差等缺点,提出将小波神经网络应用于短时交通流量预测中.该方法具有良好的局部性特征,弥补了常规神经网络的不足.在非线性逼近中得到了很好的应用.实验结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度明显优于BP神经网络,对交通流量预测问题有较高的应用价值.Based on BP neural network slow optimization speed and poor real-time faults,Presents the application of wavelet neural network in short-time traffic flow forecasting.The method has a good local characteristics,Make up for lack of conventional neural network.In the nonlinear approximation has a very good application.The experimental results show that Wavelet neural network forecast model is better than BP neural network,It has a high application value on the traffic prediction.

关 键 词:小波 神经网络 交通流预测 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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