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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.
基于RBF神经网络的交通流预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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天津工业大学计算机技术与自动化学院,山东大学控制科学与工程学院
【出 处】
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天津工业大学学报
【发表日期】
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2006年2期
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