RBF神经网络主成分分析法在交通量预测中应用
RBF신경망락주성분분석법재교통량예측중응용
Application of RBF Main Neural Network Analytic Approach in Traffic Prediction
  • 万方数据
    山西科技 산서과기
    SHANXI KEJI
    2007年 1期 54-56 ,共3页

    刘兴彬%万发祥

    류흥빈%만발상

    主成分分析法%交通量%预测模型%RBF算法 主成分分析法%交通量%預測模型%RBF算法
    주성분분석법%교통량%예측모형%RBF산법
    文章基于径向基函数(RBF)神经网络应用于交通量预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降这一问题,提出了一种改进的RBF神经网络主成分分析法.用实例证明,该方法在模拟预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好的效果.
    문장기우경향기함수(RBF)신경망락응용우교통량예측시,여과수입공간엄중자상관급망락유수교고시,RBF신경망락적예측정도회하강저일문제,제출료일충개진적RBF신경망락주성분분석법.용실예증명,해방법재모의예측중여일반적RBF신경망락모형상비유교호적효과.
    원문보기 원문다운로드 사이트로이동
저자의 최근 논문