基于RBF神经网络的高速公路交通流预测研究被引量：1

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摘要基于高速公路交通运行特征,分析了高速公路交通流的基本特性,并在此基础上构建RBF神经网络进行交通流预测分析,并与传统BP神经网络的预测结果进行对比评价,得到不同模型预测结果的RMSE值。研究结果表明:RBF神经网络对交通流量和速度的预测误差(RMSE)分别为11.0069、9.7035,优于传统的BP神经网络模型,预测性能更佳。

作者赵伟王锦锐王玥然郭季张立峰

机构地区云南省交通投资建设集团有限公司云南省交通科学研究院有限公司

出处《交通世界》 2024年第15期14-17,共4页 Transpoworld

基金云南交投集团科技研发项目(YCIC-YF-2021-05)。

关键词 RBF神经网络高速公路交通流预测

分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]

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