基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

被引：25

作者：

楼旭伟 ^{[1
]}

楼辉波 ^{[1
]}

朱剑锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 奉化市交通投资公司

[2] 宁波大学建筑工程与环境学院

来源：

中国科技论文 | 2013年 / 8卷 / 11期

关键词：

交通流; 遗传算法; RBF神经网络; BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.112 [];

学科分类号：

摘要：

为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。

引用

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页码：1141 / 1144

页数：4

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