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一种基于优化的RBF神经网络交通流预测新算法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-23  浏览次数:7
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
  • 【题 名】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
  • 【机 构】西安工业大学电信学院 西安710032
  • 【刊 名】《计算机与数字工程》2010年 第9期 127-129页 共4页
  • 【关键词】遗传算法 RBF神经网络 参数优化 交通流量预测
  • 【文 摘】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。
 
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  • (1) 遗传算法,RBF神经网络,参数优化,交通流量预测
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