PSO优化神经网络提升短时交通流预测：实证研究与改进策略

本文主要探讨了在短时交通流预测领域中，如何通过改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）来提升神经网络模型的预测性能。传统的PSO优化神经网络模型在处理交通流预测问题时存在局限性，主要体现在粒子直接取边界值且缺乏有效的变异机制，这不利于保持粒子群的多样性，可能导致算法在搜索全局最优解时效率不高。 为了克服这些问题，作者提出了一种创新方法，即在原有的PSO优化BP神经网络基础上引入了边界变异算子和自变异算子。边界变异算子允许粒子在接近边界时进行随机探索，增加了解空间的覆盖范围，而自变异算子则增加了粒子内部的变异可能性，有助于发现新的潜在解决方案。这种双层变异策略旨在增强模型的适应性和寻优能力。 实验部分，作者使用北京二环的真实交通流量数据进行了模型验证。结果显示，改进后的PSO优化神经网络模型在预测精度上有了显著提高，能够更快地找到全局最优解，从而有效地改善了短时交通流预测的性能。这一成果对于城市交通管理和控制具有实际价值，特别是在北京这样交通复杂且车辆数量庞大的城市，对于优化环路交通、提升道路利用率、缓解交通压力具有重要意义。 这篇论文的研究不仅提升了短时交通流预测模型的预测效果，也为实际的交通控制和诱导系统提供了有力的技术支持。它展示了现代信息技术如神经网络和智能优化算法在解决实际交通问题中的潜力，对未来城市交通系统的智能化管理具有重要的理论和实践指导作用。