本文介绍了如何结合麻雀算法优化BP神经网络，以提高客流量预测的准确性。通过Matlab实现，数据标准化后，利用麻雀算法优化网络权重和阈值，改善BP神经网络的收敛速度和全局最优解。训练完成后的预测结果与实际客流量进行了可视化比较，以评估预测性能。
基于麻雀算法改进的BP神经网络客流量预测
在交通规划和城市管理中，准确预测客流量对于优化交通系统和提供高效的城市服务至关重要。BP神经网络是一种常用的预测模型，但它在收敛速度和全局最优解方面存在一些问题。为了改进BP神经网络的预测性能，我们可以结合麻雀算法进行优化。
麻雀算法是一种模拟麻雀觅食行为的启发式优化算法。它通过模拟麻雀群体的搜索行为，寻找最优解。在客流量预测中，我们可以利用麻雀算法来优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高预测准确性。
以下是使用Matlab实现的基于麻雀算法改进的BP神经网络客流量预测的源代码：
% 数据准备
load('data.mat'); % 加载客流量数据，假设为data变量
data = zscore
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
507
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
