文献类型：期刊文章

作　　者：赖锦辉[1] 梁松[2]

机构地区：[1]广东石油化工学院实验教学部计算机中心,广东茂名525000 [2]广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2014

卷　　号：50

期　　号：10

起止页码：244-248

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,因为交通流量的复杂性,传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法,通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法,可以获得优于高斯变异和柯西变异的整体优化效果。在此基础上,提出改进布谷鸟搜索算法优化神经网络的交通流量预测模型(ACS-BPNN),通过优化BP神经网络的初始权值和阈值参数,以提高短时交通流量预测精度。仿真结果表明,该方法取得比较好的预测结果。

关 键 词：交通流量预测 神经网络 变异尺度  改进布谷鸟搜索算法  

分 类 号：TP18]