基于BP神经网络和最小二乘法的空中交通流量短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络和最小二乘法的空中交通流量短期预测方法，本方法通过安装流量时间序列分解模块、复杂度检验模块、分量预测模块和集成预测模块；按照15min、30min、60min的统计尺度构造流量时间序列，应用EEMD方法将流量时序数据分解为若干个分量；其次，应用排列熵计算各分量的复杂度；然后，高频分量采用BP神经网络算法进行预测，低频分量采用最小二乘法进行预测；接着，对分量的预测结果进行加和集成，得到了最终的预测值。应用本方法可以为准确掌握空中交通态势、精准实施流量管理措施提供科学判据。