文献类型：期刊文章

作　　者：康亚男[1]

机构地区：[1]石家庄铁道大学四方学院计算机系,石家庄市050000

出　　处：《公路》

基　　金：河北省科技支撑计划项目;项目编号11213585

年　　份：2017

卷　　号：62

期　　号：5

起止页码：194-198

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着高速公路交通控制和出行诱导需求的日益增加,对高速公路交通流量的预测提出了更高的要求。为了提高预测的精度,提出了改进的布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化BP神经网络的高速公路流量预测模型(Weighted value of T dynamic disturbance CS-BP,WTCS-BP)。利用高速观测站的信息采集系统收集车流量信息;离散为时间序列,构建学习样本;利用BP神经网络对采集的样本进行训练,并采用改进的CS算法对网络参数进行优化;建立高速公路交通流量的预测模型。最后通过仿真实验进行测试。结果表明,该模型的拟合度较其他对比模型更接近实际流量。提高了预测的准确性,对高速公路出行起到有效的指导作用。

关 键 词：高速公路流量预测  布谷鸟搜索算法  BP神经网络 动态扰动  

分 类 号：U491.112[物流管理与工程类]