交通流量小波神经网络多步预测研究

摘要：

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题，提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法。通过将混沌 理论和小波分析结合，建立了交通流量时间序列WNN模型；阐述了混沌学习算法的机理，设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应 学习算法。仿真试验结果表明，该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络。

关键词： 混沌理论 小波理论 相空间重构 BP网络 神经网络 非线性 实时性

作者: 鲁照权 董学平 殷礼胜

作者单位: 合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽 合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十二届中国过程控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1552-1555

在线出版日期: 1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）