改進人工蜂群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測模型
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為了提高徑向基函數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對短時交通流的預(yù)測準確性，提出了一種基于改進人工蜂群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測模型。利用改進人工蜂群算法確定RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層的中心值以及隱含層單元數(shù)，然后訓練改進的人工蜂群算法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并將其應(yīng)用到某城市4天的短時交通流量數(shù)據(jù)的驗證。將實驗結(jié)果與傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行了比較。對比結(jié)果表明，該方法對短時交通流具有更高的預(yù)測準確性。
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