一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法

摘要

一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法(MPSO‑RBF)，解决如何准确预测城市道路未来交通流量的问题。包括交通流量预测数学模型建立，即根据交通流量数据特征建立对应模型，使用模拟退火算法和遗传算法对初始聚类中心进行优化，并采用模糊均值聚类算法对RBF网络进行训练；使用改进的量子粒子群优化策略，增大粒子位置的随机性，输出最优化的神经网络参数；将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化，通过径向基神经网络的高维映射得到所需预测的数据结果。测试结果表明，本发明所提出的算法能够降低预测误差，得到更好、更稳定的预测结果。