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| 粒子群优化的神经网络预测交通流量 | |
| 引用本文： | 段晋茂,潘玉民.粒子群优化的神经网络预测交通流量[J].黑龙江科技信息,2013(19):83-85. |
| 作者姓名： | 段晋茂 潘玉民 |
| 作者单位： | 华北科技学院电子信息工程学院,北京101601 |
| 基金项目： | 河北省教育厅科学技术研究项目（编号：Z2006439） |
| 摘 要： | 交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。 |
| 关 键 词： | 交通流量预测 RBF神经网络 粒子群算法优化 |
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