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一种改进的RBF神经网络及其在短期交通量预测中的应用
一种改进的RBF神经网络及其在短期交通量预测中的应用
来源 :电气自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:birdobird
【摘 要】
:
文中提出了一种改进的RBF神经网络最近邻聚类学习算法,并将其应用于短期交通量预测中.实验结果表明,改进算法的拟合效果明显优于常规最近邻聚类学习算法的拟合效果,可以明显
【作 者】
:
陈平
【机 构】
:
上海电器科学研究所
【出 处】
:
电气自动化
【发表日期】
:
2003年1期
【关键词】
:
RBF神经网络
短期交通量预测
径向基函数神经网络
交通流
最近邻聚类学习算法
radial basis function neural network nea
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文中提出了一种改进的RBF神经网络最近邻聚类学习算法,并将其应用于短期交通量预测中.实验结果表明,改进算法的拟合效果明显优于常规最近邻聚类学习算法的拟合效果,可以明显提高RBF神经网络的性能.
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