大数据平台的交通运输流量预测方法研究  

作　　者：马佳豪 

机构地区：[1]上海海事大学

出　　处：《中国储运》2023年第5期96-97,共2页China Storage & Transport

摘　　要：1.大数据平台的交通运输流量预测方法设计1.1构建交通运输流量预测模型为了更好地预测大数据平台的交通运输流量,首先需要建立交通运输流量预测模型,将遗传算法的并行处理能力与神经网络算法的高度容错性两种预测模型的优势结合起来,既可以提高预测精准度又可以保证预测结果的高稳定性[2]。根据两种算法各自的特点,预测模型的关键过程包括选取预测模型性能评价指标、构造神经网络训练样本集、设计网络拓扑结构、计算利用遗传算法优化神经网络算法的最佳权值和阈值等。

关 键 词：大数据平台 并行处理能力 流量预测 神经网络算法 交通运输 网络拓扑结构 遗传算法 预测模型 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]