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- [10] Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data[J] . Xiaolei Ma,Zhimin Tao,Yinhai Wang,Haiyang Yu,Yunpeng Wang.Transportation Research Part C . 2015
基于思维进化优化的多源交通数据融合算法
被引：12
作者：
陈磊
王江锋
谷远利
闫学东
机构：
[1] 不详
[2] 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
[3] 不详
来源：
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
交通运输系统工程;
城市交通;
数据融合;
思维进化算法;
BP神经网络;
实证分析;
D O I：
10.13229/j.cnki.jdxbgxb20171075
中图分类号：
U491 [交通工程与交通管理];
学科分类号：
摘要：
针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络(MEA-BP)融合算法。借助MEA所具有的"趋同"和"异化"操作,在介绍基本原理的基础上,设计了用于优化BP神经网络初始权值和阈值并定向搜寻最优BP神经网络融合模型的融合算法计算步骤。基于所选取的区间速度数据进行实证分析,结果表明:MEA-BP融合算法较BP神经网络算法具有更好的收敛性,在精度和稳定性方面分别提升了9. 38%和31. 44%;时间敏感性分析显示,MEA-BP融合算法也具有良好的可移植性。
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