改进WOA优化LSTM神经网络的短时交通流预测

被引：9

作者：

曾蓉

黄德启

魏霞

赵恒辉

机构：

[1] 新疆大学电气工程学院

来源：

新疆大学学报(自然科学版)(中英文) | 2022年 / 39卷 / 02期

关键词：

交通流预测; IWOA-LSTM; tent混沌; 收敛因子;

D O I：

10.13568/j.cnki.651094.651316.2021.03.05.0001

中图分类号：

U491 [交通工程与交通管理];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程];

摘要：

针对城市交通中交叉路口短时交通流预测问题，本文提出了一种IWOA-LSTM模型，该模型是在传统的WOA算法基础上，对初始种群进行tent混沌初始化，同时将线性递减的收敛因子改进为非线性的方式，再将改进后的IWOA算法与LSTM神经网络模型结合，所得到的IWOA-LSTM模型提高了对交通流预测的精度．本文选取了8个基准测试函数对IWOA算法进行性能测试和仿真实验，验证了改进的IWOA算法在收敛速度以及精度上的优势．最后将IWOALSTM模型的预测结果和PSO-LSTM模型的预测结果分别与实际交通流量进行对比，得出IWOA-LSTM算法误差更小的结论．

引用

页码：242 / 248

页数：7

共 14 条

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