一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，涉及车流量预测领域，包括：S1、对影响车流量的关键影响因素分析并对关键影响因素数据采集，进行数据预处理；S2、将影响车流量的关键数据集按训练集、测试集、验证集划分，使用滑动窗口技术将训练数据集输入到BP神经网络模型；S3、改进电鳗觅食优化算法的迁移阶段的位置更新策略；S4、改进电鳗觅食优化算法的寻优机制；S5、利用改进的电鳗觅食优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值寻优，建立加强BP神经网络模型；S6、将步骤S2的测试集与验证集输入到加强BP神经网络模型中，同时对输出结果进行反标准化处理得到车流量预测数据，提高车流量预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于车流量预测领域，具体涉及一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法。

技术介绍

1、通过对未来车流量的预测，可以更准确地了解道路网络的运行状况，从而进行更为科学的交通规划和资源配置，同时，车流量预测有助于预测交通拥堵和交通事故的风险，对于现在流程的网约车来说，车流量预测可以提供实时的交通信息，帮助他们规划更为合理的出行路径和时间，这不仅可以减少出行者的等待时间和拥堵成本，还可以提升城市交通的出行效率和舒适度，最后，对未来车流量的预测可以实现更为精准和高效的交通管理和服务，推动智能交通的快速发展。

2、现有的交通车流量预测技术多种多样，它们主要基于不同的数据收集和分析方法，以实现对未来车流量的准确预测，通过建立数学或统计模型来预测交通量。这些模型可以是传统的线性模型，如线性回归模型，也可以是非线性模型，如支持向量机、神经网络等。模型的选择和建立需要基于具体的交通流量数据和预测需求。

3、反向传播神经网络（bp）是一种有监督的学习算法，具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力，能较好地解决数据少、信息贫、不确定性问题，且本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，所述步骤S1，影响车流量的关键因素数据为时间序列数据形式，包括：历史的车流量、速度、密度数据、历史节假日以及早晚高峰的车流量数据、当天的天气数据和加油站、停车场、公交车站、地铁站交通设施的分布和容量数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，所述步骤S3，改进的电鳗觅食优化算法的迁移阶段的位置更新策略为：

4.根据权利要求3所述的一种基于智能优化算法的...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，所述步骤s1，影响车流量的关键因素数据为时间序列数据形式，包括：历史的车流量、速度、密度数据、历史节假日以及早晚高峰的车流量数据、当天的天气数据和加油站、停车场、公交车站、地铁站交通设施的分布和容量数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，所述步骤s3，改进的电鳗觅食优化算法的迁移阶段的位置更新策略为：

4.根据权利要求3所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于，所述步骤s4，改进的电鳗觅食优化算法的寻优机制...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁一凡，贾皓强，桂文豪，
申请(专利权)人：岳正检测认证技术有限公司，
类型：发明
国别省市：