【摘 要】
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为了提高短期交通流预测的准确性,利用资源分配网络算法在线优化径向基函数（Radial Basis Function,RBF）网络。利用资源分配网络算法对输入样本统一聚类,得到隐节点个数,同时引
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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为了提高短期交通流预测的准确性,利用资源分配网络算法在线优化径向基函数（Radial Basis Function,RBF）网络。利用资源分配网络算法对输入样本统一聚类,得到隐节点个数,同时引入剪枝策略动态地删除对网络影响较小的隐节点,并用梯度下降算法对神经网络各基函数的数据中心、扩展常数以及输出节点的权值进行调整。用MATLAB构建资源分配网络算法模型,对采集的数据进行仿真。仿真结果表明,通过对比K-均值聚类的RBF神经网络,资源分配网络算法可求得更精简的网络结构和更高的预测精度。
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