改进RBF神经网络在城市公交车速时间序列预测中的应用

• 作者: 俞建宁 张建刚 张旭东 漆玉娟 郭兰平
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 预测模型 公交车速预测
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 60-66
• 分类号: TP183
• 字数: 3647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2010.12.013

摘要

针对城市公交车速在时序上的复杂非线性特征及目前预测方法的不足,采用径向基函数(RBF)神经网络对城市公交车速时间序列进行预测.在Matlab R2007b环境下,建立 RBF神经网络城市公交车速预测模型,并应用于兰州市103路公交车的车速预测.同时对网络的输入变量进行优化改进,设计网络参数,进行网络学习与训练的数值仿真试验.对比改进的RBF神经网络与标准的RBF及具有动量梯度算法的BP神经网络的预测结果.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞建宁	兰州交通大学数理与软件工程学院	117	554	11.0	16.0
2	张建刚	兰州交通大学数理与软件工程学院	135	511	11.0	14.0
3	张旭东	兰州交通大学数理与软件工程学院	8	64	5.0	8.0
4	郭兰平	兰州交通大学数理与软件工程学院	7	61	5.0	7.0
5	漆玉娟	兰州交通大学数理与软件工程学院	5	52	4.0	5.0