改进蛙跳算法的小波神经网络短时交通流预测
小波变换在交通流量预测中的实际应用与优化方法
小波变换在交通流量预测中的实际应用与优化方法交通流量预测是交通管理和规划中的重要环节，对于确保交通系统的高效运行至关重要。
而小波变换作为一种信号处理技术，近年来在交通流量预测中得到了广泛应用。
本文将探讨小波变换在交通流量预测中的实际应用，并介绍一些优化方法。
小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供对信号的时域和频域信息。
在交通流量预测中，小波变换可以用于分析交通流量的周期性、趋势和异常变化等特征，从而提供准确的预测结果。
首先，小波变换可以用于交通流量的周期性分析。
交通流量通常具有一定的周期性，例如，早晚高峰时段的交通流量会呈现出明显的周期性变化。
通过对交通流量信号进行小波分解，可以得到不同尺度的子信号，进而分析交通流量的周期性变化。
这有助于交通管理者预测交通拥堵情况，并采取相应的措施来缓解交通压力。
其次，小波变换可以用于交通流量的趋势分析。
交通流量的趋势变化对于交通规划和管理至关重要。
通过对交通流量信号进行小波分解，可以得到不同频率的子信号，进而分析交通流量的趋势变化。
这有助于交通管理者预测未来交通流量的发展趋势，并制定相应的交通规划。
此外，小波变换还可以用于交通流量的异常检测。
交通流量的异常变化可能是由事故、施工等突发事件引起的。
通过对交通流量信号进行小波分解，可以得到不同频率的子信号，进而检测交通流量的异常变化。
这有助于交通管理者及时发现并处理交通事件，以保障交通系统的正常运行。
然而，小波变换在交通流量预测中也存在一些问题，需要进一步优化。
首先，小波变换对于信号的选择和分解需要一定的经验和专业知识。
不同的小波函数和尺度选择会对结果产生影响，因此需要交通专家的参与和指导。
其次，小波变换对于噪声和异常值较为敏感，容易受到干扰。
因此，在进行小波变换之前，需要对交通流量信号进行预处理，去除噪声和异常值的影响。
最后，小波变换的计算复杂度较高，需要较长的计算时间。
为了提高交通流量预测的实时性，需要进一步优化小波变换算法，提高计算效率。
基于小波神经网络的交通状态短时预测
ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ．Ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｌａｙｅｒ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｂａｓｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｎｅｒ
能
ｐｒｏｄｕｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａ踊 Ｃ ｓｔａｔｅ ｊＳ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ｃｏｍ ｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｓｅｌｆ－
ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｅｘｐｅｒｉｍ ｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｌｎ ｈａｓ ｓｔｒｏｎｇ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ
ｇｏｏｄ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｓｐｅｅｄ．ａｎｄ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ—ｔｅｒ ｍ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａ怖 Ｃ ｓｔａｔｅ．
２ 小 波神 经 网络 的相关 研 究
２．１小 波分 析
小 波 分析 克服 了傅 里叶 处 理 非平 稳 信号 的缺 陷 ， 它 不仅 能 够获 取 一段 信 号 包含 的频 率成 分 ，还 能 采用 有 限 长 的 会 衰减 的 小波 基 构建 灵 活可 变 的时 间．频 率 窗 ，实 现 了信 号 的时 频 分析 ，也就 是信 号 在 各个 时刻 的瞬 时频 率及其 幅值 】。
一 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ ｗａｖｅｌｅｔ ｂａｓｉｓ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｔｒａ珩的Ｃ ｓｔａｔｅ；ｓｈｏｒｔ—ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
ｌ 引言
交通 状 态 时预 测 是 指 基 于动 态 获取 的道 路 建通 参数．道 路状 态 教 的 时间 列推 测未 来短 时 问段 的交 通 流状 态…。交通预 测技 术基 ｆ先 进 的交通 状态 监测 手 段 ，通 过 实Ｉ：１、ｆ提 取现 有 交通 道路 的交 通 参数 ，结 具 仃实 ｝牛的预 测 ，实现 未 ｆＩ、『间段 交 通道 路 的短 【｝１ｆ预 测 交通 状 态 的预 测 研 究 有不 少 的理 沦和 方 法 ，既 有 根 舰 则 进行 相 关 统 汁 分析 的预 测馍 ，也
基于改进遗传算法的交通流量小波网络预测
基于改进遗传算法的交通流量小波网络预测柴良勇;殷礼胜;甘敏;鲁照权;谈堃;张艳【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(039)007【摘要】针对小波网络结构不易确定和网络参数随机选择易造成较大预测误差的问题，文章通过对采集的交通流数据进行分析和多次试验判断误差，来确定小波神经网络的结构；提出了一种改良的遗传算法来初始化神经网络的权值参数，并对种群的进化进行分析；最后将遗传算法选择出的最优个体解码成小波网络的权值和因子，用构建的小波神经网络来预测短时交通流量，得出预测结果。
研究结果表明改进遗传算法优化的小波网络能够较好地预测输出，并能够降低输出误差均值。
【总页数】6页(P900-905)【作者】柴良勇;殷礼胜;甘敏;鲁照权;谈堃;张艳【作者单位】合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009【正文语种】中文【中图分类】TP202【相关文献】1.基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究 [J], 张春生;刘树东;谭覃2.基于改进BP小波网络的网络流量预测研究 [J], 邹月;陈启愉3.基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究 [J], 张春生;刘树东;谭覃;4.基于优化遗传算法改进的小波网络预测锰系磷化膜的耐蚀性 [J], 黄秀常; 罗佳伟5.基于改进的遗传算法优化的BP神经网络交通流量预测模型 [J], 汪明州;艾显红;秦康恒;黄焕清因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(完整版)小波神经网络的时间预测
基于小波神经网络的短时交通流预测摘要将小波神经网络的时间序列预测理论应用于短时交通流量的预测。
通过小波分解与重构获取交通流量数据中的低频近似部分和高频随机部分, 然后在分析各种模型的优、劣的基础上, 选取较有效的模型或模型结合方式, 建立了交通流量预测模型。
最后, 利用实测交通流量数据对模型仿真, 结果表明该模型可以有效地提高短时交通流量预测的精度。
关键词: 小波变换 交通流预测 神经网络1.背景众所周知, 道路交通系统是一个有人参与的、时变的、复杂的非线性大系统, 它的显著特点之一就是具有高度的不确定性(人为的和自然的影响)。
这种不确定性给短时交通流量预测带来了极大的困难。
这也就是短时交通流量预测相对于中长期预测更复杂的原因所在。
在交通流量预测方面,小波分析不是一个完全陌生的工具，但是仍然处于探索性的应用阶段。
实际上,这种方法在计算机网络的流量的预测中有着广泛的应用。
与计算机网络一样,车流也表现出复杂的习性。
所以可以把它的应用推广类比到交通流量的预测中来。
小波分析有着与生俱来的解决非稳定时间序列的能力, 所以常常被单独用来解决常规时间序列模型中的问题。
2.小波理论小波分析是针对傅里叶变换的不足发展而来的，傅里叶变换是信号处理领域里最为广泛的一种分析手段，然而他有一个严重的不足，就是变换抛弃了时间信息，变换结果无法判断某个信号发生的时间。
小波是一种长度有限，平均值为0的波形，它的特点包括：（1）时域都具有紧支集或近似紧支集；（2）直流分量为0；小波变换是指把某一基本小波函数ψ(t)平移b 后，再在不同尺度a 下与待分析的信号x(t)做内积。
dt a b t t x ab a WT x )()(1),(-=⎰*ψ〉〈==⎰*)(),()()(,,t t x dt t t x b a b a ψψ （2 — 1） 等效的时域表达式为dt a b x ab a WT x ωωψωj e )()(1),(-=⎰* a > 0 (2 — 2) 3.小波神经网络小波神经网络是小波分析理论与神经网络理论相结合的产物，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号前向传播的同时误差反向传播的神经网络。
基于前馈小波神经网络的改进狼群算法在短时r交通流预测中的应用
基于前馈小波神经网络的改进狼群算法在短时r交通流预测中
的应用
来学伟
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2018(034)007
【摘要】本文首先介绍了前馈小波神经网络在预测交通流量中的应用.然后指出其弊端,接着介绍了前馈小波神经网络算法的原理,并对其函数逼近能力进行了分析,通过改进狼群算法,然后结合前馈小波神经网络,提高了短时间内预测交通流量的准确性和效率.
【总页数】2页(P132-133)
【作者】来学伟
【作者单位】三门峡职业技术学院信息传媒学院河南三门峡 472000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于改进小波神经网络的短时交通流量预测研究 [J], 曹莉;唐玲;吴浩;高祥;乐英高
2.基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测 [J], 黄恩潭;谷远利
3.基于改进粒子群算法优化小波神经网络的\r短时交通流预测 [J], 马梅琴;李风军;赵菊萍
4.基于狼群算法的短时高速交通流量预测仿真 [J], 梁海峰
5.改进蛙跳算法的小波神经网络短时交通流预测 [J], 郑俊褒; 饶珊珊
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基于改进LSSVM的短时交通流量预测
基于改进LSSVM的短时交通流量预测娄婉秋【摘要】为提高短时交通流量预测的准确性，提出一种基于改进LSSVM的短时交通流量预测模型。
针对传统混合蛙跳算法（SFLA）容易陷入局部最优的问题，提出基于新局部更新策略的改进混合蛙跳算法（ISFLA），在此基础上将其与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合，通过采用该算法优化LSSVM的关键参数，从而提高LSSVM的预测能力。
结合实例，对模型和算法进行仿真分析，证明模型的可行性和算法的有效性。
%To improve the predicting accuracy, proposes a short-term traffic flow forecasting model which is based on the improved least square support vector machine. Proposes an improved algorithm based on the traditional shuffled frog leaping algorithm, which can let shuffled frog leaping algorithm be not easy to fall into local optima. Uses the ISFLA algorithm to determine the important parameters in LSSVM, which significantly influences the predicting performance in the model. Simulation analysis demonstrates the feasibility of the model and the effectiveness of the algorithm.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P3-8)【关键词】短时交通流量预测;最小二乘支持向量机;改进蛙跳算法;参数选择;智能优化算法【作者】娄婉秋【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文排序是计算机程序设计中一项基本的操作，在实际应用中，有很多情况下需要对数据按照某种方式进行排序后才能达到某种要求，因此，学习和研究各种排序方法是计算机工作者的重要课题之一。
一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法
一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法陈振伟;王茜;黄继红【摘要】为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务.在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型.通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度.【期刊名称】《皖西学院学报》【年(卷),期】2010(026)002【总页数】3页(P36-38)【关键词】神经网络;小波函数;网络流量;共轭梯度【作者】陈振伟;王茜;黄继红【作者单位】皖西学院,计算机科学与技术系,安徽,六安,237012;皖西学院,计算机科学与技术系,安徽,六安,237012;皖西学院,计算机科学与技术系,安徽,六安,237012【正文语种】中文【中图分类】TP393随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,基于网络的应用急剧增长。
网络互联环境的复杂,造成了网络的安全性和稳定性的降低,从而影响了网络服务的质量。
为了给用户提供优质的服务,网络的维护和管理显得尤为重要,如果能预知网络流量,可在很大程度上方便网络的维护和管理,并且能提前采取应对措施。
因此网络流量预测对网络管理和维护是一项很必要的技术。
现有的网络流量预测分为线性预测和非线性预测。
其中ARIMA[1]作为线性预测方法的代表得到了广泛应用。
ARIMA的理论前提是网络流量具有线性宽平稳过程特征。
文献[2]提出并验证了网络流量具有多构性、自相似性、突然继发性。
网络流量在不同的时间频率尺度上具有自相似性和多尺度特征。
因此ARIMA模型预测的精度低,无法准确地描述出网络的全部特征。
人工神经网络的预测方法[3]用于非线性预测的效果很好,从网络流量的特征来看,也是非线性的。
从理论上来讲,神经网络可以任意精度逼近任意非线性序列,但其不足之处在于:①难以科学地确定网络的结构;②要用模型进行预测,首先要对模型进行训练,而训练的速度有待提高;③容易陷入局部次优点,难于找到全局最小点;并且时间空间复杂度太高。
小波神经网络在交通预测中的应用研究
小波神经网络在交通预测中的应用研究随着人们交通需求的不断增加，交通拥堵问题也愈发严重。
如何准确地预测交通情况，可以有效地引导交通、疏导交通流，对于保障城市的交通运输安全，提高城市交通效率至关重要。
近几年随着物联网技术的不断普及，交通预测也正在朝着智能化、准确化的方向发展。
而小波神经网络在交通预测中的应用研究，正是其中的重点之一。
一、交通预测的意义交通预测是指基于历史数据和当前状态，通过分析和建模，对未来一段时间内的交通状况进行预测。
交通预测可以帮助交通管理部门了解未来的交通状况，提前做好应对准备。
同时也可以帮助司机和出行者提前了解交通情况，及时决策避免交通拥堵，提高道路利用率。
交通预测的准确性和及时性，对于保障城市的交通安全和节约时间等方面具有极大的意义。
二、小波神经网络的原理小波神经网络是一种新型的人工神经网络，其原理是将小波分析的思想与神经网络相结合。
小波分析是一种基于时间尺度（频率）的信号变换方法，它可以将时域上的信号变换到频域上，使信号的能量集中在时间和频率上都比较集中的尺度范围内。
小波分析不仅可以保留原始信号的重要特征，还可以将噪声和不重要的信息去除。
小波神经网络的输入是经过小波分析得到的信号，输出是对信号进行处理后的结果。
小波神经网络是一种非线性模型，可以用于解决各种复杂的非线性问题。
小波神经网络在处理时间序列数据方面具有较强的能力，可以自动识别和提取数据中的规律，并且可以根据历史数据进行预测。
三、小波神经网络在交通预测中的应用在交通预测中，小波神经网络可以通过对历史数据的学习，在保留原始数据特征的情况下，自动提取数据中的规律，并进行预测。
例如，对某地区交通流量进行预测，我们可以用小波神经网络对历史数据进行训练，然后将得到的模型应用到未来的数据上进行预测。
小波神经网络可以对多维数据进行预测，可以将多个交通参数考虑在内，例如交通流量、行驶速度、车辆密度等等。
同时，小波神经网络也可以通过自适应学习，适应交通状况的变化，提高预测准确性。
基于小波神经网络的短时交通流量预测
基于小波神经网络的短时交通流量预测赵道利;谷伟豪;冯亚平【摘要】短时交通流量预测对于改善交通拥堵、减少环境污染具有重大的现实意义.传统神经网络进行短时交通流量预测难度大,精度低.为了提高预测精度,采用一种小波神经网络模型,小波神经网络具有小波分析和神经网络两者的优点,非线性拟合能力强,收敛速度快,训练精度高,可以对短时交通流量预测进行局部分析,非常适合非线性预测.文中建立了小波神经网络模型,构造了交通流量样本集,对样本数据训练至收敛,然后选取一定数量的样本数据进行测试.测试结果表明,采用小波神经网络进行短时交通流量的预测不仅预测精度高,而且收敛速度快,实时性好,具有一定的应用价值.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)023【总页数】4页(P80-83)【关键词】短时交通流量;小波分析;神经网络【作者】赵道利;谷伟豪;冯亚平【作者单位】西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391;P208随着我国城市化进程的大力发展，机动车数量剧增，导致城市道路拥堵、交通事故以及环境污染等一系列的问题。
因此，城市交通问题已是困扰着民生的大问题。
为了有效控制和管理城市交通，有必要对交通流量进行实时准确的预测，然后交通部门可以采取有效的控制策略来对交通流量进行疏导和控制，保障机动车的畅通无阻，改善交通拥堵状况。
目前短时交通预测方法主要有两类：一类是时间序列预测，例如参数回归模型预测、卡尔曼滤波模型等，这类预测方法原理简单，考虑的影响因素少，因此预测精度不高，无法考虑突发性因素的影响；另外一类是非线性预测模型，例如神经网络、支持向量机、小波神经网络等方法，这类模型的非线性逼近能力好，而短时交通流量具有高度复杂性、不确定性，非线性预测模型可根据这个特点进行建模预测。
一种基于小波和神经网络的短时交通流量预测
第
30 卷摇 2020 年
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改进蛙跳算法的小波神经网络短时交通流预测摘要：
本文提出了一种基于改进蛙跳算法的小波神经网络（FWJ-WNN）模型进行短时交通流预测。
该模型综合利用小波分析、神经网络和蛙跳算法三种方法，在输入层使用小波变换对原始数据进行预处理，降低数据噪声的影响，有效提取非线性信息；在隐含层和输出层采用神经网络模型进行模型训练和预测，实现数据拟合和预测；在蛙跳算法中引入自适应步长因子、优化种群大小和虚拟空间等策略，改进了算法的全局搜索和局部搜索能力，提高了算法的收敛速度和预测精度。
通过实际交通数据的仿真实验，验证了FWJ-WNN模型具有较高的预测精度和可靠性，适用于短时交通流预测领域。
关键词：小波神经网络；蛙跳算法；短时交通流预测；自适应步长因子；优化种群大小；虚拟空间
一、绪论
随着城市化进程的不断加速，交通流的高速增长给城市交通运输带来了越来越多的挑战。
短时交通流预测可以在一定程度上减少交通拥堵、缓解交通压力、提高交通效率，对城市交通规划和管理有着重要的作用。
传统的交通流预测方法主要基于经验公式、统计学方法和时间序列方法等，这些方法往往存在预测精度低、鲁棒性差、不适用于多变量等问题。
近年来，随着人工智能和计算机科学的发展，越来越多的新型预测算法被开发和应用。
小波神经网络（WNN）是一种融合了小波变换和神经网络的新型预测方法，具有较好的非线性拟合能力和适应性，因此在短时交通流预测领域得到了广泛应用。
蛙跳算法（FA）是一种群智能优化算法，模拟青蛙跳跃的过程进行优化，具有全局搜索和局部搜索的双重优势，在WNN模型的参数优化方面具有较好的性能。
然而，传统的FA算法往往容易陷入局部最优解，导致优化精度较低，而且存在收敛速度较慢的问题。
二、研究方法
1.小波分析
小波分析是一种数学方法，可以将复杂的非平稳信号分解为具有不同时间尺度的小波分量。
本文采用小波分析对原始数据进行预处理，提高数据的可识别性和信噪比。
2.神经网络
本文采用多层前馈神经网络（MLP）进行数据的拟合和预测。
在隐含层和输出层，使用sigmoid函数将线性回归问题转换为非线性分类问题，增强了模型的适应性和泛化能力。
3.蛙跳算法
蛙跳算法是一种基于群智能优化的算法，由于其全局搜索和局部搜索能力，已被广泛
应用于函数优化、特征选择和图像处理等领域。
本文采用改进的FA算法对FWJ-WNN模型的参数进行优化，包括自适应步长因子、优化种群大小和虚拟空间等策略。
其中，自适应步
长因子可提高算法的搜索空间，优化种群大小可以减少算法的决策变量，虚拟空间则可以
增加算法的随机性和多样性。
三、仿真实验
本文选取了某城市一段主干道路的交通流量数据作为实验数据，使用MATLAB软件进行数据预处理、模型训练和预测。
将原始数据按照80%的比例进行训练，20%进行测试，采用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标，对比FWJ-WNN模型和其他预测模
型的性能。
实验结果表明，FWJ-WNN模型的预测精度优于其他模型，MSE和MAE分别为0.0187和0.1083，较传统WNN模型分别提高了13.4%和9.6%，较FA-WNN模型分别提高了7.6%和4.2%。
同时，FWJ-WNN模型的计算时间为1.29s，较传统WNN模型和FA-WNN模型分别减少了17.4%和12.4%。
由此可见，FWJ-WNN模型具有较高的预测精度和较短的计算时间，适用于短时交通流预测领域。
四、结论。