[发明专利]一种基于狼群算法的交通流预测方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201710495064.7 | 申请日： | 2017-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN107085942B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 蔡延光;刘惠灵;蔡颢;黄何列 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/00;G06N3/02;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于狼群算法的交通流预测方法、装置及系统，包括获取交通流数据；采用预先建立的小波神经网络交通流预测模型对交通流数据进行处理得到交通流预测结果；其中，小波神经网络交通流预测模型是基于狼群算法训练而成的，其训练过程为依据历史数据以及狼群算法计算出初始化小波神经网络参数；采用小波神经网络以及历史数据对初始化小波神经网络参数进行训练得到小波神经网络交通流预测模型。可见，本发明实施例在利用基于狼群算法得到的初始化小波神经网络参数训练出的小波神经网络交通流预测模型对交通流进行预测时，在一定程度上提高了预测速度和预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 狼群 算法 通流 预测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种基于狼群算法的交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通流数据；采用预先建立的小波神经网络交通流预测模型对所述交通流数据进行处理得到交通流预测结果；其中，所述小波神经网络交通流预测模型是基于狼群算法训练而成的，其训练过程为：依据历史数据以及狼群算法计算出初始化小波神经网络参数；采用小波神经网络以及所述历史数据对所述初始化小波神经网络参数进行训练得到所述小波神经网络交通流预测模型。
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