基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究

摘要

短时交通流量预测是智能交通系统的重要技术之一.BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统,但存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值等缺点.针对短时交通流量预测高度不确定性和非线性的特点,结合保留精英遗传算法和自适应遗传算法,提出了保留精英自适应遗传算法,建立了保留精英自适应遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测模型.仿真结果表明,该模型提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性.