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基于生长自组织神经网络群的交通流预测 被引量：3
1
作者 吕进 赵祥模 +1 位作者 樊海玮 旺乃姆 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期33-39,共7页
为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏... 为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏,同时保持整个群工作的高效稳定,规模不过度扩张.该神经网络群尝试解决神经网络的一次性学习问题,具有动态知识增殖学习能力和更强的错误自修复能力及系统适应灵活性.仿真结果表明,这一方法能够更精确地实现函数逼近和城市交通流自适应动态预测,适用于需要不断快速动态学习的复杂系统. 展开更多
关键词 智能交通 交通信息工程及控制 交通流预测 人工神经网络 生长自组织神经网络
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