【摘 要】
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城市交通拥堵预测是智能交通系统研究的重要内容之一。交通运行状态具有高度不确定性和复杂性,目前已经有多种基于神经网络的预测技术被引入交通预测领域中。然而,传统的神经
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,沈阳航空航天大学工程训练中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0700500);国家自然科学基金项目(61702036,61572075);国家航空科学基金项目(2015ZB54007);辽宁省教育厅科学研究项目(L201627)资助
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城市交通拥堵预测是智能交通系统研究的重要内容之一。交通运行状态具有高度不确定性和复杂性,目前已经有多种基于神经网络的预测技术被引入交通预测领域中。然而,传统的神经网络具有训练时间长、易陷入过拟合和局部最优等缺点,这严重阻碍了神经网络在交通预测领域的大规模应用。超限学习机是一种新型的单隐层前馈神经网络,具有泛化能力强、训练速度快、产生唯一最优解等诸多优点。基于超限学习机算法,文中提出了核超限学习机群组算法,此算法由多个超限学习机子模型组成,每个子模型只负责某一类样本的学习,该算法使每一类样本均能达到全局最优
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