首页 期刊 交通科技与经济 基于GSO-BP神经网络的城市轨道交通客流量短时间预测 【正文】

基于GSO-BP神经网络的城市轨道交通客流量短时间预测

作者:唐秋生; 程鹏; 李娜 重庆交通大学交通运输学院; 重庆400041
城市轨道交通   神经网络   萤火虫算法   客流量预测   matlab仿真  

摘要:城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题。建立一种新的GSO-BPNN方法,该方法在BP网络的基础上植入GSO算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通BP网络预测模型,结果显示GSO-BPNN方法的预测精度较高。

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