王锡伟
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
- 供职机构：青岛大学自动化工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进粒子群算法优化RBF的交通流预测研究被引量：3
- 2015年
- 为了实时准确地预测交通流量,本文采用一种改进的粒子群算法对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化,RBF神经网络隐层中心向量由最近邻聚类确定,使用适度值择优的原理对离子群算法进行改进,将改进的粒子群算法用于最近邻聚类半径的优化,合理确定了粒子群的隐层结构。同时,运用Matlab仿真软件建立新的RBF模型,并对交通流进行预测和分析。仿真结果表明,粒子群优化RBF的相对平均误差为3.94,改进粒子群优化RBF相对平均误差为2.67,通过误差对比,改进的RBF神经网络算法具有更好的预测效果,在预测速度和精度上均优于粒子群优化RBF神经网络交通流预测算法。该研究应用前景广阔。
- 王锡伟高军伟张彬刘新
- 关键词：RBF神经网络交通流预测改进粒子群算法
