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基于基因搜索算法的短时交通流预测
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作者 李杰 贺莹莹 杨矿利 《平顶山学院学报》 2023年第2期47-52,共6页
为提高短时交通流的预测速度和精度,提出一种基于基因搜索算法的短时交通流预测模型,对所有相同连续时间段的历史交通流数据进行编码,按照编码值的大小顺序排列,建立短时交通流预测基因库,根据当前连续时间段的交通流数据编码,快速搜索... 为提高短时交通流的预测速度和精度,提出一种基于基因搜索算法的短时交通流预测模型,对所有相同连续时间段的历史交通流数据进行编码,按照编码值的大小顺序排列,建立短时交通流预测基因库,根据当前连续时间段的交通流数据编码,快速搜索基因库中最相似的染色体种群.计算该种群中偏差值最小的3条染色体,组合解码后对当前交通流状况做出预测.实验结果表明,该模型可通过调整连续时间段的交通流数据个数以及短时交通流预测基因库的大小来提高预测精度. 展开更多
关键词 智能交通系统 编码 基因搜索 偏差值计算 解码预测
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