基于QPSO-RBF神经网络的交通流量预测方法

作者：王惟

来源：太原师范学院学报(自然科学版), 2015, 14(02): 28-32.

• RBF神经网络
• 量子行为粒子群算法
• 交通流量
• 预测

提出一种粒子群优化神经网络的预测方法,首先基于改进的量子行为粒子群算法对神经网络进行训练,以保证各权值和阈值能得到最优解,同时对训练样本进行了基于聚类算法的优选.最后进行了仿真验证,证明本文方法用于短时交通流量预测可以获得较高的精度并且误差稳定,为交通流量预测的实际应用提供了一种参考.

• 单位
  晋中学院; 数学学院