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交通流的預(yù)測是智能交通系統(tǒng)的重要技術(shù)之一,傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法存在對初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值設(shè)置敏感、易陷入局部極小點、收斂速度慢等缺點。GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指在傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上引入遺傳算法,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值優(yōu)化后再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。經(jīng)本文驗證,GABP網(wǎng)絡(luò)不僅可以很好的避開傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)的這些弊端,繼承神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很強的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練能力,同時也提高了網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。
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