基于BP神经网络的交通流量预测算法  

作　　者：吴志光[1] 

机构地区：[1]池州职业技术学院机电系,安徽池州247000

出　　处：《池州学院学报》2018年第3期47-49,共3页Journal of Chizhou University

基　　金：安徽高校重点自然科学研究项目(KJ2018A0187);高校优秀青年骨干人才国内外访问研修(gxfx2017218)

摘　　要：交通流具有高度的时变和非线性特点,对交通流量的有效建模及预测一直是该领域的热点和难点问题。本文利用神经网络的强大非线性映射能力,针对动态交通系统的特性,提出一种改进的BP神经网络交通流量预测算法。本算法首先构建了神经网络的控制模型,确定出神经网络输出的数据矩阵;然后对输入层、隐含层、输出层神经元素进行优化,提高算法的收敛性和稳定性;最后通过实验对某一街道车流量进行预测,结果表明,本文算法对城市交通流量具有精确的预测能力和良好的实时性。

关 键 词：交通流量 BP神经网络 建模 预测 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]