基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测

为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S 模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。     

粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测

根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题.交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性.提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法.利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快.PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值.     

短时交通流量预测的IPSO-BPNN算法

为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子之间协作获得预测模型全局最优参数,通过BP神经网络建立预测模型,利用短时交通流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,粒子群优化神经网络提高了短时交通流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

基于混沌粒子群优化小波神经网络的短时交通流预测

根据交通流量的非线性、时变性和复杂性等特点,提出基于混沌粒子群CPSO(Chaos Particle Swarm Optimization)优化小波神经网络WNN(Wavelet Neural Networks)的短时交通流预测。结合混沌的随机性和遍历性改进粒子群优化算法,改善粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。利用混沌粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,克服传统小波神经网络采用梯度下降法易陷入局部极值和引起振荡效应现象缺陷。仿真结果表明,混沌粒子群优化小波神经网络与粒子群优化小波神经网络和小波神经网络两种方法相比,其提高了收敛速度和预测精度。     

基于模糊网络和粒子群优化的油田指标预测

针对油田开发指标预测问题,提出一种模糊神经网络模型,该模型包括输入层、模糊化层、规则层和输出层。模糊化层采用高斯隶属函数,规则层每个节点对应一条模糊逻辑规则。网络可调参数为模糊集参数和输出层权值。提出了基于改进量子粒子群优化的网络训练方法。以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效的可行的。     

基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-s模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T_s模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-s模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-s模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。     

基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电.针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法( QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正.某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也比较高.     

基于粒子群优化算法与BP神经网络的高铁客运量预测算法

本次通过基于粒子群优化算法与BP神经网络相结合的方式对高铁客运量进而预测,利用粒子群优化算法对BP神经网络进行优化与训练,通过经过改进的BP神经网络对高铁客运量进行预测.经实验研究发现,本次研究所提出的预测算法比常规BP神经网络模型预测精度更高,在样本数据量较少的情况下有明显的应用优势.