基于RBF神经网络的交通流预测

被引：11

作者：

秦伟刚 ^{[1
]}

黄琦兰 ^{[1
]}

尹海欣 ^{[1
]}

贾磊 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津工业大学计算机技术与自动化学院

[2] 山东大学控制科学与工程学院

来源：

关键词：

交通流; RBF神经网络; 预测模型; 高斯核函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.1 [交通调查与规划];

学科分类号：

摘要：

针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点．实例仿真研究表明,该方法预测效果较好．

引用

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页数：3

共 5 条

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