【摘 要】
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为了提高城市道路短时交通流预测的时效性、准确性,提出一种基于果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）的径向基（Radial Basis Function,RBF）网络预测方法,简称FOA
【基金项目】
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国家重点研究计划政府间国际科技创新合作重点专项（2016YFE0108000）、国家自然科学基金（61272419,61772273）、江苏省重点研发计划（产业前瞻与共性关键技术）（BE2017163）和江苏省自然科学基金（BK20141403）资助项目
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为了提高城市道路短时交通流预测的时效性、准确性,提出一种基于果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）的径向基（Radial Basis Function,RBF）网络预测方法,简称FOA-RBF网络。以交通数据的混沌特性为依据,对短时交通流时间序列进行相空间重构,在相空间中构造混沌模型,凭借FOA算法对参数空间的探索能力,优化RBF网络的超参数,以此建立FOA-RBF网络。在城市道路数据上对FOA-RBF网络的有效性进行验证,实验结果表明,FOA-RBF网络
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