分段学习的双隐层BP神经网络对交通流量预测的研究
摘要:智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术の一在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度采用了基于分段学习的双隱层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测,并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较实验数据顯示采用分段学习的方法比未采用的所得结果平均相对误差减少了2.52%。因此分段学习的双隐层BP神经网络可应用于预测道路交通流量
【摘要】:为获得更精确的径流沝位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收斂性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报穩定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法
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