遗传改进小波神经网络的交通预测研究
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案例介绍
该论文设计实现基于遗传改进小波神经网络的交通预测系统，通过对道路历史平均车速数据的训练学习，实现未来道路通行状态的预测，有助于出行路线的规划。 本文针对自动驾驶系统中的短时交通速度预测问题展开了深入研究。针对交通主句时变性的特点，我们提出通过遗传算法和小波神经网络结合的方式，实现短时交通速度预测。该方式的主要作用是针对小波神经网络易陷入局部最小值的缺点，提出利用遗传算法全局搜索的特性对小波神经网络的初始系数进行优化，以构造更优秀的神经网络。
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该论文设计实现基于遗传改进小波神经网络的交通预测系统，通过对道路历史平均车速数据的训练学习，实现未来道路通行状态的预测，有助于出行路线的规划。 本文针对自动驾驶系统中的短时交通速度预测问题展开了深入研究。针对交通主句时变性的特点，我们提出通过遗传算法和小波神经网络结合的方式，实现短时交通速度预测。该方式的主要作用是针对小波神经网络易陷入局部最小值的缺点，提出利用遗传算法全局搜索的特性对小波神经网络的初始系数进行优化，以构造更优秀的神经网络。
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