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根据交通流复杂性的特点，提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法，缩短了RBF网络训练时间；同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结果表明，该算法可用于实时交通流量及参数预测，并具有可靠的精度和较好的收敛速度。
基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测
【摘 要】
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根据交通流复杂性的特点，提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法，缩短了RBF网络训练时间；同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结
【机 构】
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华南理工大学土木与交通学院
【出 处】
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交通信息与安全
【发表日期】
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2009年4期
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