【摘 要】
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为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性，提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值，然后训练R
【机 构】
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奉化市交通投资公司,宁波大学建筑工程与环境学院
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为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性，提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值，然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解，并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明，该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力，预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。
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