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为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。 相似文献
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短时交通流预测是实现智能交通控制的前提与基础.提出了一种基于粗神经网络的RBF短时交通流预测算法,该算法在交通流量预测方面明显优于常规RBF神经网络,且具有较高的实时性. 相似文献
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本文提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级数据融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题。基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法的研究,可有效地判断工业现场传感器的工作状态。实验结果表明该方法可正确定位并准确分离出木材含水率检测系统中失效传感器。 相似文献
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根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率. 相似文献
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RBF神经网络的混合微粒群学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度. 相似文献