河北省高等学校人文社会科学研究项目(SKZD2011106)
- 作品数：4 被引量：398H指数：4
- 相关作者：李松刘力军翟曼解永乐罗勇更多>>
- 相关机构：河北大学河北经贸大学更多>>
- 发文基金：河北省高等学校人文社会科学研究项目国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测被引量：151
- 2011年
- 为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.
- 李松刘力军解永乐
- 关键词：交通流预测BP神经网络遗传算法
- 改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测被引量：170
- 2012年
- 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法.引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能,利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值.然后训练BP神经网络预测模型求得最优解.将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.
- 李松刘力军翟曼
- 关键词：交通流预测粒子群算法变异算子
- 改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测被引量：28
- 2013年
- 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
- 李松刘力军刘颖鹏
- 关键词：粒子群算法
- 遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测被引量：71
- 2011年
- 为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。
- 李松罗勇张铭锐
- 关键词：遗传算法
