优化的BP神经网络短时交通流预测方法

摘要

cqvip:针对传统的误差逆向传播(BP)神经网络方法在进行交通流预测时存在网络准确性差,权值设置敏感等缺点,提出一种基于改进蝙蝠算法(BA)优化BP神经网络的交通流短时预测方法。引入自适应惯性权重和加速因子对原始蝙蝠算法进行优化,提高其收敛速度及寻优精度;用改进的BA对BP神经网络的权值和阈值参数优化并构建BA-BP模型进行短时交通流预测。实验结果表明:与传统BP相比,该方法平均绝对误差降低了3.0785,均方误差降低了4.4710。