一种基于优化的RBF神经网络交通流预测新算法

• 作者: 杨建华 郎宝华
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 RBF神经网络 参数优化 交通流量预测
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 127-129,139
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.09.039

摘要

提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力.仿真结果表明:改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郎宝华	西安工业大学电信学院	32	164	7.0	11.0
2	杨建华	西安工业大学电信学院	26	97	6.0	8.0