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基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测
作者单位:
;1.河南师范大学计算机与信息工程学院
摘 要:
为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。
关 键 词:
粒子滤波模型
BP神经网络
短时交通流预测
智能交通
Prediction of Short-time Traffic Condition Based on Particle Filter and the BP Neural Network
Abstract:
Keywords:
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