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基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测
基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测
摘要：
交通流预测在城市交通管理和规划中扮演了重要的角色。为了提高预测精度和效率，本文提出了一种基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测方法。首先，采用小波分析方法对交通流数据进行预处理，提取出交通流数据的时频特征。然后，利用改进狼群算法训练小波神经网络模型，以优化网络结构和调整权重参数。通过实验验证了本文方法的有效性和性能优越性。
关键词：交通流预测，小波分析，神经网络，狼群算法
引言：
随着城市化的快速发展，交通拥堵问题日益严重，交通流预测成为了城市交通管理和规划中的一个重要研究课题。准确的交通流预测能够帮助决策者制定合理的交通管理措施，从而提高交通系统的运行效率。而传统的预测方法，如传感器数据分析、传统统计模型等，在预测精度和计算效率上存在一定的局限性。因此，研究一种高精度且高效率的交通流预测方法具有重要意义。
小波分析是一种多尺度分析方法，能够有效地提取信号的时频特征。因此，将小波分析方法应用于交通流数据的预处理中可以提高交通流数据的特征表达能力。而神经网络作为一种非线性模型，能够捕捉数据的复杂关系，因此可以作为交通流预测的模型。然而，传统的神经网络模型存在着训练速度慢、易陷入局部极值点、参数调整困难等问题。
本文提出的基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测方法可以有效地克服这些问题。狼群算法是一种新兴的优化算法，利用模拟狼群的行为来优化问题，具有全局搜索和快速收敛的特点。而本文基于改进狼群算法，对网络结构和权重进行了优化调整，提高了神经网络的训练效率和模型的预测能力。
方法：
本文提出的方法包括两个主要步骤：小波分析预处理和基于改进狼群算法的小波神经网络模型训练。
小波分析预处理：首先，将交通流数据进行离散小波变换(DWT)，将时域的交通流数据转化为时频域的小波系数。然后，通过阈值处理将小波系数压缩等。最后，将处理后的小波系数作为输入特征，用于训练神经网络模型。
基于改进狼群算法的小波神经网络模型训练：本文使用改进狼群算法对小波神经网络模型进行训练。改进狼群算法通过引入惯性权重和舍弃机制来增强搜索能力和避免早熟问题，从而提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。在训练过程中，将小波系数作为输入特征，将交通流数据的实际值作为输出标签，通过反向传播算法调整权重和偏置。
实验与结果：
本文在一个真实的交通流数据集上进行了实验，对比了本文方法与其他传统的交通流预测方法。实验结果表明，本文方法在预测精度和计算效率上均显著优于其他方法。通过改进狼群算法优化神经网络模型的训练过程，有效地提高了交通流数据的预测精度。
结论：
在本文中，我们提出了一种基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测方法。该方法通过小波分析预处理和改进狼群算法优化神经网络模型的训练，提高了交通流数据的预测精度和计算效率。实验结果表明，本文方法具有较好的性能和应用前景，可以为城市交通管理和规划提供有效的决策支持。
参考文献：
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