短时交通流预测模型的网络结构估计

摘要

针对神经网络预测模型在预测短时交通流时输入变量选取与隐含神经元数目确立上的不足,提出了一种数据驱动的快速网络结构估计算法.根据交通流的混沌特性,引入相空间重构的思想合理地选择模型的输入变量;再结合快速单调指数估计法迅速计算重构向量的单调指数,并将其值作为隐层神经元个数,继而确立整个预测模型的网络结构.实验结果表明,该算法能有效地估计模型的网络结构以满足短时交通流预测的需要.