基于RBF神经网络的短时交通流量预测
城市交通网络是个复杂的系统,不同时段的交通流量之间有着非线性关系.神经网络具有识别复杂非线性系统的特性.利用RBF神经网络构建了短时交通流量动态预测模型,对某城市道路的短时交通流量进行预测,取得了较好的结果.
作 者: 张九跃 焦玉栋 ZHANG Jiu-yue JIAO Yu-dong 作者单位: 张九跃,ZHANG Jiu-yue(淄博天为市政工程设计有限公司,山东,淄博,255000)焦玉栋,JIAO Yu-dong(淄博市土木建筑学会,山东,淄博,255000)
刊 名: 山东交通学院学报 英文刊名: JOURNAL OF SHANDONG JIAOTONG UNIVERSITY 年,卷(期): 2008 16(3) 分类号: V491.1 关键词: 非线性系统 短时交通流量 RBF神经网络