基于RBF神经网络的短时交通流量预测

被引：7

作者：

张九跃 ^{[1
]}

焦玉栋 ^{[2
]}

机构：

[1] 淄博天为市政工程设计有限公司

[2] 淄博市土木建筑学会

来源：

关键词：

非线性系统; 短时交通流量; RBF神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用]; U491.113 [];

学科分类号：

0838 ; 082302 ; 082303 ;

摘要：

城市交通网络是个复杂的系统,不同时段的交通流量之间有着非线性关系。神经网络具有识别复杂非线性系统的特性。利用RBF神经网络构建了短时交通流量动态预测模型,对某城市道路的短时交通流量进行预测,取得了较好的结果。

引用

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页数：5

共 5 条

杨世坚 ;

贺国光 ;

不详 .

[2] 基于RBF网络的动态称重系统设计 [J].

袁明新 ;

张勇 ;

张雨 .

[3] 基于数学模型的短时交通流预测方法探讨 [J].

贺国光 ;

李宇 ;

马寿峰 .

[4] RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用 [J].

王旭东 ;

邵惠鹤 .

[5]

闻新等编著.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:科学出版社,2000