首页|基于Spark的交通流预测方法

基于Spark的交通流预测方法

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
交通流预测相较于其他预测问题要显得更为复杂,因为影响交通流的相关因素比较多.BP神经网络被普遍适用于交通流预测领域,凭借着神经网络较强的学习能力,有效提升了预测的精度,但是随着交通数据步入大数据时代,海量数据的计算与存储影响了整体预测的性能.为了提高BP神经网络预测模型的性能,利用遗传算法进行优化的同时在Spark云计算平台下进行分布式实现,以提高神经网络在大规模数据集下的运行效率.实验结果表明,Spark分布式框架下的遗传优化BP神经网络模型可以有效提升交通流预测的实时性,能够满足城市交通管理系统的具体需求.
Traffic Flow Prediction Method Based on Spark

俞焕、刘萍、赵国强

展开 >

陆军炮兵防空兵学院 合肥 230031

交通流预测 BP神经网络 遗传算法 Spark

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.008

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
  • 1
  • 8