集成BP神经网络预测模型的研究与应用

赵会敏; 雒江涛; 杨军超; 徐正; 雷晓; 罗林

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.009

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集成BP神经网络预测模型的研究与应用

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 集成BP神经网络预测模型的研究与应用
- Research and application of prediction model based on ensemble BP neural network
- 电信科学 2016年32卷第2期页码：60-67
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "赵会敏（1988-），女，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所硕士生，主要研究方向为数据挖掘、交通大数据分析。" ]
  [ "雒江涛（1971-），男，博士，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所副院长、教授、博士生导师，IEEE高级会员，主要研究方向为移动互联网数据挖掘和新一代网络技术。" ]
  [ "杨军超（1988-），男，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所博士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
  [ "徐正（1989-），男，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所硕士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
  [ "雷晓（1989-），男，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所硕士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
  [ "罗林（1990-），男，重庆邮电大学电子信息与网络工程研究所硕士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
- 基金信息：
  
  重庆市新一代信息网络与终端协同创新中心经费支持项目;Collaborative Innovation Center for Information Communication Technology Foundation of Chongqing;基于云计算的网络流量分类标识和深度分析关键技术研究项目;Key Technology Research on Classification，Identification of Network Traffic and Depth Analysis Based on Cloud Computing(cstc2013yykfA40006)
- DOI：10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.009
  中图分类号： TP183
- 网络出版日期：2016-02，
  
  纸质出版日期：2016-02-15
- 稿件说明：
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赵会敏, 雒江涛, 杨军超, 等. 集成BP神经网络预测模型的研究与应用[J]. 电信科学, 2016,32(2):60-67.

Huimin ZHAO, Jiangtao LUO, Junchao YANG, et al. Research and application of prediction model based on ensemble BP neural network[J]. Telecommunication science, 2016, 32(2): 60-67.
赵会敏, 雒江涛, 杨军超, 等. 集成BP神经网络预测模型的研究与应用[J]. 电信科学, 2016,32(2):60-67. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.009.

Huimin ZHAO, Jiangtao LUO, Junchao YANG, et al. Research and application of prediction model based on ensemble BP neural network[J]. Telecommunication science, 2016, 32(2): 60-67. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.009.

摘要

BP神经网络对逼近实数值提供了一种顽健有效的学习方法，适合对路口交通流量进行预测。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题，提出了一种集成BP预测模型。该模型集成多个具有不同初始权值和训练集的BP模型，并以加权平均值的方法作为结合方法。其中的每个BP模型是以一种改进的MapReduce方法实现的。将该模型运用到交通路口车辆分流流量大小的预测实例中，并依次与单机实现的单个BP模型和MapReduce实现的单个BP模型进行比较。结果表明，集成BP模型在路口车辆分流流量大小的预测中有较高的准确率和实时性。

Abstract

BP neural network provides a robust and effective learning method for approximating real values. It is fit for intersection traffic flow prediction. In order to resolve its slow convergence speed and easily falling into local minimum problem，an ensemble prediction model was proposed. This model integrated multiple BP neural networks which had different initial weights and training set and used weighted average as combination method. It had used an improved MapReduce method to implement every BP neural network of the ensemble prediction model. This ensemble prediction model took traffic shunt flow prediction at intersection as an example. At last，it was compared with simple single implementation BP model and MapReduce implementation BP model respectively. Finally，results prove that ensemble prediction model has a higher accuracy rate and real-time performance in traffic shunt flow prediction at intersection.

关键词

Keywords

references

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