查询结果:   唐瑞,陈庆春,类先富.基于相空间重构的GQPSO-WNN短时交通流预测[J].计算机应用与软件,2019,36(7):311 - 316.
中文标题
基于相空间重构的GQPSO-WNN短时交通流预测
发表栏目
算法
摘要点击数
80
英文标题
GQPSO-WNN SHORT-TERM TRAFFIC FLOW FORECASTING BASED ON PHASE SPACE RECONSTRUCTION
作 者
唐瑞 陈庆春 类先富 Tang Rui Chen Qingchun Lei Xianfu
作者单位
西南交通大学信息科学与技术学院 四川 成都 611756 广州大学机械与电气工程学院 广东 广州 510006    
英文单位
School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,Sichuan, China School of Mechanical and Electronic Engineering, Guangzhou University,Guangzhou 510006,Guangdong, China    
关键词
相空间重构 量子粒子群 遗传算法 小波神经网络 交通流预测
Keywords
Phase space reconstruction QPSO Genetic algorithm Wavelet neural network Traffic flow prediction
基金项目
作者资料
唐瑞,硕士生,主研领域:智能信息处理。陈庆春,教授。类先富,副教授。 。
文章摘要
交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克服网络因初始值设置不当造成无法收敛或陷入多个局部极小值的问题。由于神经网络输入的随机性,采用重新构建交通流时间序列的相空间技术,用重构后的数据作为输入样本。实验结果表明,与WNN、PSO-WNN预测模型相比,该模型可以更加准确预测交通流,算法收敛性也有明显提高。
Abstract
Traffic flow prediction plays an important role in traffic congestion and accident control. The paper quantitatively analyzed the chaotic characteristics and predictability of traffic flow changes, and proposed a hybrid prediction model based on phase space GQPSO-WNN. We introduced genetic algorithm to initialize the parameters of the wavelet neural network by using the hybrid optimized quantum particle swarm algorithm, and it could overcome the problem that the network could not converge or fall into multiple local minimum values due to inappropriate initial settings. Due to the randomness of the neural network input, we used the phase space technique of reconstructing the traffic flow time series, and the reconstructed data was used as the input samples. The experimental results show that, compared with the WNN and PSO-WNN prediction models, the model can predict traffic flow more accurately, and the convergence of the algorithm is also significantly improved.
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作者1
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