1 简介
交通流量预测一直是实时自适应交通控制的关键问题.以城市道路网络中典型的两相邻交叉口为研究对象,提出了基于粒子群优化的RBF神经网络的信号交叉口交通流量预测模型.该模型以RBF神经网络为基础,采用分组优化策略,用粒子群优化算法对基函数的中心,方差和RBF网络权值进行优化,从而提高了网络的预测精度.通过仿真,并与其他算法对比,表明了本文方法的有效性.
2 部分代码
%newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)函数3 仿真结果
4 参考文献
[1]赵建玉, 贾磊, 杨立才,等. 基于粒子群优化的RBF神经网络交通流预测[J]. 公路交通科技, 2006, 23(7):4.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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