基于WD-DE-BP集成優(yōu)化模型的短時交通流預(yù)測

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摘 要：為進(jìn)一步提升短時交通流預(yù)測精度，提出一個基于小波降噪（WD）、差分進(jìn)化（DE）算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值的WD-DE-BP集成優(yōu)化預(yù)測模型.為驗證所提模型的有效性，采用多組短時交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗，就常用的誤差指標(biāo)MAPE、RMSE、MAE而言，WD-DE-BP集成優(yōu)化模型獲得的預(yù)測誤（剩余8422字）