基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测

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.

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

所属期刊栏目：27

分类号：U491;TP391(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2009-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：22-25