基于RBF神经网络的短时交通流量预测

• 作者: 张九跃 焦玉栋
• 来源期刊: 山东交通学院学报
• 关键词: 非线性系统 短时交通流量 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: V491.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0032.2008.03.008

摘要

城市交通网络是个复杂的系统,不同时段的交通流量之间有着非线性关系.神经网络具有识别复杂非线性系统的特性.利用RBF神经网络构建了短时交通流量动态预测模型,对某城市道路的短时交通流量进行预测,取得了较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张九跃		7	32	3.0	5.0
2	焦玉栋		1	14	1.0	1.0