交通运输系统工程与信息
交通運輸繫統工程與信息
교통운수계통공정여신식
JOURNAL OF COMMUNICATION AND TRANSPORTATION SYSTEMS ENGINEERING AND INFORMATION
2002年
4期
54-58
,共5页
高速公路事件探测%模糊聚类%RBF神经网络%正交最小二乘算法
高速公路事件探測%模糊聚類%RBF神經網絡%正交最小二乘算法
고속공로사건탐측%모호취류%RBF신경망락%정교최소이승산법
提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法.仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能.
提齣瞭一種基于模糊聚類技術和RBF神經網絡的混閤智能高速公路事件自動探測算法,同時改進瞭用于RBF神經網絡訓練的OLS(正交最小二乘)選擇算法.倣真實驗證明,改進的OLS選擇算法大大提高瞭RBF神經網絡的訓練速度,同時具有無鬚事先確定RBF中心的優點,將之運用于公路事件探測可以穫得滿意的性能.
제출료일충기우모호취류기술화RBF신경망락적혼합지능고속공로사건자동탐측산법,동시개진료용우RBF신경망락훈련적OLS(정교최소이승)선택산법.방진실험증명,개진적OLS선택산법대대제고료RBF신경망락적훈련속도,동시구유무수사선학정RBF중심적우점,장지운용우공로사건탐측가이획득만의적성능.
