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基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测

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摘要

根据交通流复杂性的特点,提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法,缩短了RBF网络训练时间;同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性.实验仿真结果表明,该算法可用于实时交通流量及参数预测,并具有可靠的精度和较好的收敛速度.

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来源
《交通信息与安全》 |2009年第4期|22-25|共4页
作者
温惠英; 周玮明;
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作者单位

华南理工大学土木与交通学院,广州,510640;

华南理工大学土木与交通学院,广州,510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通工程与交通管理;信息处理（信息加工）;
关键词
RBF神经网络; 交通流量预测; S型函数; OLS算法; 非线性问题;

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