【摘 要】
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针对城市公交车速在时序上的复杂非线性特征及目前预测方法的不足,采用径向基函数(RBF)神经网络对城市公交车速时间序列进行预测.在Matlab R2007b环境下,建立 RBF神经网络城
【机 构】
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兰州交通大学,数理与软件工程学院,兰州,730070
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针对城市公交车速在时序上的复杂非线性特征及目前预测方法的不足,采用径向基函数(RBF)神经网络对城市公交车速时间序列进行预测.在Matlab R2007b环境下,建立 RBF神经网络城市公交车速预测模型,并应用于兰州市103路公交车的车速预测.同时对网络的输入变量进行优化改进,设计网络参数,进行网络学习与训练的数值仿真试验.对比改进的RBF神经网络与标准的RBF及具有动量梯度算法的BP神经网络的预测结果.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.
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