文献类型：会议

作　　者：严光文 刘静 余振华

作者单位：[1]北京握奇数据系统有限公司 [2]北京四通智能交通系统集成有限公司 [3]北京航空航天大学电子信息工程学院202教研室

会议文献：Proceedings of 2010 International Conference on Broadcast Technology and Multimedia Communication(Volume 2)

会议名称：International Conference on Broadcast Technology and Multimedia Communication(BTMC 2010)

会议日期：20101213

会议地点：中国重庆

主办单位：International Communication Sciences Association, Hong Kong

出版单位：InstituteofElectricaland...

出版日期：20101213

学会名称：智能信息技术应用学会

语　　种：中文

摘　　要：人工神经网络(ANN)是近年来兴起的一项重要的人工智能技术,近年来在许多实际领域取得了显著的成效,RBF神经网络是一种性能良好的前馈神经网络,具有学习速度快、全局逼近性和最佳逼近性能的优点。针对传统的数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,设计了一种RBF神经网络的短时交通流预测模型,并利用该模型对实际采集的城市道路交通流数据进行仿真研究。模型设计了网络的输入层、输出层,给出了网络参数的选择以及数据处理的方法,预测结果表明,该RBF神经网络预测方法在交通流量的短时预测上具有较高的预测精度及较好的实时性,该模型用于短时交通量预测是有效可行的。

关 键 词：短时交通流量 RBF神经网络 人工神经网络 预测模型  

分 类 号：U491.14[物流管理与工程类]