基于粒子群—小波神经网络的短时交通量预测.docx

基于粒子群—小波神经网络的短时交通量预测
基于粒子群——小波神经网络的短时交通量预测
摘要：随着城市交通日益拥堵，精确预测交通量成为优化交通管理和提高道路使用效率的重要手段。为了提高短时交通量预测的准确性和稳定性，在本文中，我们提出了一种基于粒子群——小波神经网络的短时交通量预测方法。首先，通过小波变换对交通数据进行特征提取，提取时空域的特征，并降低噪声干扰。然后，利用粒子群优化算法对神经网络的权重和偏置进行优化。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：短时交通量预测，小波变换，粒子群优化算法，神经网络
引言：
交通量预测是交通管理和规划过程中的关键问题之一。通过准确预测交通量，我们可以为城市交通提供优化的策略，提高道路的使用效率和交通流动性。然而，由于交通系统的复杂性和不确定性，短时交通量预测一直是一个具有挑战性的问题。传统的预测方法往往难以准确预测交通量，因此需要寻找更有效的预测方法。
近年来，神经网络作为一种强大的模型拟合工具，已经在交通量预测领域取得了显著进展。神经网络可以通过学习历史交通数据的模式，捕捉到交通流量的动态变化趋势。然而，传统的神经网络模型通常存在着容易陷入局部最优、训练时间长以及易受噪声干扰等问题。
为了提高短时交通量预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于粒子群——小波神经网络的预测方法。小波变换作为一种有效的信号处理方法，可以提取时空域的特征，并降低噪声干扰。粒子群优化算法能够通过迭代寻找最优解，优化神经网络模型的权重和偏置，进一步提高预测模型的准确性。
方法：
本文提出的预测方法包括以下步骤：
1.数据预处理：将原始交通数据转换为适合神经网络模型输入的形式。同时，利用小波变换对交通数据进行特征提取，提取时空域的特征，降低噪声干扰。
2.建立小波神经网络模型：将提取的特征输入到神经网络模型中，并通过粒子群优化算法对神经网络的权重和偏置进行优化。利用训练集的数据对模型进行训练，并通过验证集的数据对模型进行验证和调整。
3.预测模型的评估：利用测试集的数据对预测模型进行评估，并计算预测结果和实际结果之间的误差值。
实验设计与结果：
在本文的实验中，我们选择了某城市的交通数据集作为实验数据，将数据集分为训练集、验证集和测试集。通过对比不同方法的预测结果，我们可以评估本文提出方法的准确性和稳定性。
实验结果显示，基于粒子群——小波神经网络的预测方法相较于传统的神经网络模型，具有更好的预测性能。其具有较低的误差值、较高的预测准确率和较稳定的预测结果。
结论：
本文提出了一种基于粒子群——小波神经网络的短时交通量预测方法，并在实验中验证了该方法的有效性和准确性。通过利用小波变换提取特征和粒子群优化算法优化模型参数，该方法能够提高交通量预测的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步优化模型结构和算法，以提高预测性能，并应用于实际交通管理中。
参考文献：
[1]徐晓松,吴冲虚,花建军.基于全局优化的交通量预测算法[J].公路交通科技,2015,32(8):131-135.
[2]尹耕南,林科,曾志武.一种基于小波的城市交通量预测方法[J].中外公路,2019,39(3):289-291.