【摘 要】
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针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数（radial basis function,RBF）网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院,青岛海信网络科技股份有限公司
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针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数（radial basis function,RBF）网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法（LMS）进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时
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