一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法。包括根据预设的第一规则生成稀疏神经网络；利用遗传编程对所述稀疏神经网络进行网络结构优化；利用PSO优化所述稀疏神经网络的网络权值；将有效交通数据样本导入所述稀疏神经网络中进行测试，若测试结果在预期范围内，则保留所述稀疏神经网络；若测试结果不在预期范围内，则重新根据预设的第一规则生成稀疏神经网络。本发明还公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测装置。本发明结合了BP神经网络、遗传编程和PSO优化算法，利用遗传算法可以弥补神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最优解的不足的特点，使得构建出的稀疏神经网络结构在保证正确率的情况下还能提高预测速度。