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摘要
为进一步提升短时交通流预测精度，提出一个基于小波降噪(WD)、差分进化(DE)算法优化BP神经网络权值与阈值的WD-DE-BP集成优化预测模型.为验证所提模型的有效性，采用多组短时交通流数据进行仿真实验，就常用的误差指标MAPE、RMSE、MAE而言，WD-DE-BP集成优化模型获得的预测误差指标均值较传统的BP模型获得的误差指标均值分别下降了37.23%、38.59%、37.87%,较WD-BP模型获得的误差指标均值下降了2.51%、2.85%、3.05%.实验结果表明所提出的WD-DE-BP集成优化模型可以为ITS的相关子系统提供较好的基础数据.
