基于粒子群优化的RBF神经网络交通流预测

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摘要：交通流量预测一直是实时自适应交通控制的关键问题。以城市道路网络中典型的两相邻交叉口为研究对象，提出了基于粒子群优化的RBF神经网络的信号交叉口交通流量预测模型。该模型以RBF神经网络为基础，采用分组优化策略，用粒子群优化算法对基函数的中心、方差和RBF网络权值进行优化，从而提高了网络的预测精度。通过仿真，并与其他算法对比，表明了本文方法的有效性。http://www.cqvip.com//QK/91479X/200607/22359331.html

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关键词：神经网络 神经网 粒子群 交通流 RBF 粒子群优化 交通流 RBF网络 预测模型