基于蚁群聚类算法的RBF神经网络交通流预测

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摘要：短时交通流因其不确定性等特点而导致预测很复杂,准确率不高.本文把蚁群聚类算法和RBF神经网络结合来构建交通流预测模型,用蚁群聚类确定RBF网络隐层神经元的中心值,并且为了找到最优的聚类结果,在蚁群算法中加入了局部搜索.此模型具有较强的局部泛化能力和较高的准确率.实例仿真研究表明此方法预测效果较好.

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=34443334

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关键词：聚类算法 神经网络 神经网 交通流 RBF 短时交通流 预测 蚁群聚类 RBF神经网络 局部搜索