非线性短时交通流的一种神经网络预测方法

短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化 显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效。本文针对BP神经网络运行的特点,提出了用隔离小生 境遗传算法优化传统的BP网络。实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,全局搜索效率较高,能有效的用 于短时交通流量的预测。