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利用遗传算法和小波神经网络对交通流量进行预测（2007年发表）。

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简介：
城市交通流量的运行呈现出极高的复杂性、随时间变化的特性以及随机性，因此，对交通流的实时准确预测对于智能交通系统，尤其是在先进交通管理系统和先进出行者信息系统领域的研究至关重要。 考虑到交通流量预测所蕴含的特点，本文提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的交通预测模型，即GA-WNN。该模型利用具有自然进化规律的遗传算法对小波神经网络连接权重和伸缩平移尺度进行前期优化训练，并在一定程度上替代了小波框架神经网络中常用的单梯度方向参数优化方法——梯度下降法。 此外，GA-WNN模型还能够有效地克服单一梯度下降法可能出现的陷入局部极小值以及产生振荡效应等问题。通过仿真实验的验证，证实了GA-WNN预测模型在短时交通流量预测方面的显著效能。

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  • 利用遗传算法的波let神经网络在交通流量预测中的应用（2007年）
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    本研究探讨了将遗传算法应用于波let神经网络中以提高交通流量预测精度的方法，并于2007年进行了相关工作。 城市交通流量的运行具有高度复杂性、时间变化性和随机性的特点，因此实时且准确地预测交通流是智能交通系统研究中的关键环节，特别是对于先进的交通管理系统与出行者信息系统的开发尤为重要。鉴于此，我们提出了基于遗传算法的小波神经网络（GA-WNN）模型用于进行交通流量的预测工作。该模型利用了具有自然进化规律特性的遗传算法来优化小波神经网络中连接权重及伸缩平移尺度参数，在一定程度上取代传统单一梯度下降法对这些参数进行调整，从而解决了单纯使用梯度下降方法容易陷入局部最优解和产生振荡效应的问题。 通过仿真实验验证了GA-WNN模型在短期内预测交通流量的有效性。
     
  • 利用遗传算法与BP神经网络进行电池容量预测
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    本研究结合遗传算法优化BP神经网络参数，提高模型精度，有效预测电池容量变化趋势，为电池管理系统提供科学依据。 本段落提出了一种结合遗传算法与BP神经网络的电池容量预测方法，旨在准确预测纯电动汽车的剩余电量。作者分析了影响电池剩余容量的各种因素，并建立了相应的电池模型。通过利用遗传算法优化权值阈值，实现了对电池容量的有效预测。该研究具有实际应用价值和可行性，为纯电动汽车的电池管理提供了参考依据。
     
  • 短时交通流量预测中的小波神经网络应用.zip_基于小波神经网络的交通流短期预测_小波分析_流量预测_网络模型
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    本研究探讨了基于小波神经网络的交通流短期预测方法，结合小波分析与神经网络技术，旨在提高短时交通流量预测精度。 本段落提出了一种基于小波神经网络的短时交通流量预测模型。由于短时交通流量具有随机性和非线性特征，这使得传统预测方法难以准确捕捉其变化规律，并且传统的神经网络容易陷入局部最优解，导致泛化能力较差，从而影响了预测精度。 相比之下，小波神经网络能够对这些复杂特性进行有效的局部分析和非线性建模。通过实验验证，该模型显著提高了短时交通流量的预测准确性，显示出更强的应用价值。
     
  • 基于遗传算法和径向基函数神经网络的交通流量预测
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    本研究结合遗传算法优化径向基函数神经网络参数，以提高交通流量预测精度与效率，适用于智能交通系统中复杂模式识别。 为了提高径向基(RBF)神经网络预测模型在交通流预测中的准确性，楼旭伟和楼辉波提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络方法。这种方法利用遗传算法对RBF神经网络进行优化，以提升其预测精度。
     
  • 利用遗传算法改进的BP神经网络预测方法
    优质
    本研究提出了一种基于遗传算法优化权重和阈值的BP神经网络模型，显著提升了预测精度与稳定性。该方法在多个数据集上进行了验证，展现出优越性能。 通过使用遗传算法优化BP神经网络的传递函数，可以减小预测误差，从而提高预测准确性。
     
  • 交通流预测的小波神经网络代码
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    本项目提供一种基于小波变换和神经网络结合的交通流量预测方法的实现代码，适用于智能交通系统中的短期交通预测。 小波神经网络代码用于交通流预测（解压后查看chapter23）。
     
  • 基于ARIMA和小波神经网络混合模型的交通流量预测
    优质
    本研究提出了一种结合ARIMA与小波神经网络的混合模型，用于提升交通流量预测精度，为智能交通系统提供有效支持。 为了应对当前城市道路交通流量预测精度不足的问题，本段落提出了一种结合差分自回归滑动平均（ARIMA）模型与小波神经网络（WNN）的组合方法来进行交通流预测。该方法利用了ARIMA模型优秀的线性拟合能力和WNN强大的非线性关系映射能力，将时间序列数据结构分解为线性和非线性两部分。具体来说，使用ARIMA模型来预测流量的时间序列中的线性分量，并用小波神经网络处理其剩余的非线性残差部分。最后，这两种方法的结果被整合以生成整个交通流的预测结果。计算机仿真实验表明：组合模型相比单独使用的ARIMA或WNN模型具有更高的预测精度，证明该组合模型能够有效提升交通流量预测准确性，是一种有效的解决方案。
     
  • MATLAB神经网络与优化算法：基于小波神经网络的时间序列交通流量预测（22）.zip
    优质
    本资源深入探讨了运用MATLAB进行小波神经网络建模的方法，并具体应用于时间序列交通流量预测，展示如何通过优化算法提升预测精度。适合科研及工程应用学习参考。 matlab神经网络和优化算法：22小波神经网络时间序列预测交通流量.zip
     
  • 【BP预测】利用遗传算法优化BP神经网络进行股价预测（含Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供使用遗传算法优化BP神经网络进行股票价格预测的方法及其实现代码。通过结合这两种技术，可以有效提高预测模型的精度和稳定性，适用于股票市场分析和投资决策辅助。内附详细Matlab代码示例，便于学习与实践应用。 基于遗传算法优化BP神经网络实现股价预测附Matlab代码.zip