改进BP神经网络与遗传算法在交通量预测中的优化应用

神经网络算法在交通量预测中的应用已经成为交通工程领域研究的热点。本文由周玮明教授撰写，主要关注于BP神经网络在交通流量预测中的局限性。BP神经网络，因其良好的适应性和非线性映射能力，在交通量预测中展现出较高的预测精度，被广泛应用。然而，它缺乏全局搜索能力，容易陷入局部最优解，导致预测效果受限。 文章指出，早期的交通量预测主要服务于交通控制系统，经历了从基于历史数据的离线预测到实测数据驱动的实时预测的演变，但这些方法仍存在时间延迟的问题。为解决这些问题，传统的基于时间序列分析、相关因素分析和自回归分析等方法已显得不足，无法满足现代对高精度预测的需求。 作者认识到，为了提高预测效果，需要寻求新的方法，而遗传算法因其全局搜索能力恰好可以弥补BP神经网络的局限。通过结合遗传算法，改进后的BP神经网络模型能够同时处理多个个体，避免陷入局部最优，从而提升预测的准确性和稳定性。在实际应用中，该改进模型在某路段交通流量预测中表现优异，不仅平均延误明显降低，而且所需的迭代次数大幅减少，显示出显著的优势。 此外，文中还提到，尽管BP神经网络在模式识别、函数拟合等方面表现出色，但为了获得更精确和全面的预测结果，将其与其他预测方法如时间序列模型、统计模型等相结合，是一种常见的优化策略。这也是本文讨论的重点之一，旨在通过集成多种技术手段，进一步提升交通量预测的科学性和实用性。 这篇文章深入探讨了如何通过遗传算法改进BP神经网络，以提高交通流量预测的精度和效率，这对于优化交通管理决策，缓解城市交通压力具有重要意义。在未来的研究中，这种结合不同算法的优势，寻求个性化和高效预测方法的趋势将继续发展。