基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究

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基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究

焦光庭, 徐建闽, 马永红

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焦光庭, 徐建闽, 马永红. 基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

引用本文:

焦光庭, 徐建闽, 马永红. 基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

Forecast Method of Traffic Volume Based on QPSO-RBF[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

Citation:

Forecast Method of Traffic Volume Based on QPSO-RBF[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

焦光庭, 徐建闽, 马永红. 基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

引用本文:

焦光庭, 徐建闽, 马永红. 基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

Forecast Method of Traffic Volume Based on QPSO-RBF[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

Citation:

Forecast Method of Traffic Volume Based on QPSO-RBF[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2008, 26(4): 128-131. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.034

华南理工大学,广州,510641
华南理工大学,广州,510641
兰州交通大学,兰州,730070

中图分类号: U491.1+4
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出版历程
- 刊出日期: 2008-08-28

Forecast Method of Traffic Volume Based on QPSO-RBF

摘要: 实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础,为了更好的对其进行预测,在分析径向基函数(RBF)神经网络预测模型的特点和标准粒子群优化(PSO)算法缺陷的基础上,将量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部优化相结合,克服了标准PSO算法收敛不稳定性和RBF神经网络易陷入局部极小值的缺点,并建立了QPSO-RBF的交通量预测模型.仿真实例结果表明,提出的预测模型预测精度较高,具有较强的学习能力和预测能力,对于交通量预测具有一定的可行性和有效性.
- 量子粒子群优化算法 /
- 径向基函数神经网络 /
- 混合优化算法 /
- 交通量预测

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