基于GA-GRNN的闽侯县某站点公路交通量预测与分析

【摘要】 针对公路交通量预测中的非线性和复杂性问题，提出了一种基于遗传算法（GA）优化广义回归神经网络（GRNN）的交通量预测模型。传统的GRNN模型在处理非线性问题时表现出色，但其性能在很大程度上依赖于参数的选择。因此引入GA算法对GRNN的光滑因子进行自动寻优，从而提高模型的预测精度和泛化能力。通过GA-GRNN模型对闽侯县某站点历史交通流量数据进行分析，并与其他常用的预测模型（RBF、BPNN和GRNN模型）进行比较。结果表明：GA-GRNN模型在多种交通模式下均能实现更高的预测精度和更强的鲁棒性，特别是在处理具有高波动性和非线性特征的交通流量数据时表现尤为突出。该模型能够有效应对交通流量数据的非线性和不确定性，为公路交通管理和实时调度提供了有力的技术支持和决策依据。更多还原