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交通流的預測是智能交通系統(tǒng)的重要技術之一,傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法存在對初始網(wǎng)絡權值設置敏感、易陷入局部極小點、收斂速度慢等缺點。GABP神經(jīng)網(wǎng)絡是指在傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎之上引入遺傳算法,對神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值優(yōu)化后再使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練。經(jīng)本文驗證,GABP網(wǎng)絡不僅可以很好的避開傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡的這些弊端,繼承神經(jīng)網(wǎng)絡很強的學習、訓練能力,同時也提高了網(wǎng)絡的預測精度。
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