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一种基于粒子群优化小波神经网络的高速公路行程时间预测方法
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本发明涉及一种基于粒子群优化小波神经网络的行程时间预测方法，该方法包含粒子群算法优化部分和小波神经网络预测部分。其中粒子群优化算法通过不断的迭代优化小波神经网络的参数，解决了小波神经网络模型的缺陷, 包括收敛速度缓慢、易陷入局部最小值和易产生振荡效应。通过对比实验分析后发现，粒子群优化小波神经网络模型不仅能准确预测行程时间的变化趋势，也能比较准确预测行程时间的波动情况，证明了本发明具有收敛速度快，预测精度高，适应性强的优点。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202010068929.3
申请日期： 2020-01-21
公开(公告)日： 2020-06-19
公开(公告)号： CN111311905A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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