概述
1 简介
交通流量预测一直是实时自适应交通控制的关键问题.以城市道路网络中典型的两相邻交叉口为研究对象,提出了基于粒子群优化的RBF神经网络的信号交叉口交通流量预测模型.该模型以RBF神经网络为基础,采用分组优化策略,用粒子群优化算法对基函数的中心,方差和RBF网络权值进行优化,从而提高了网络的预测精度.通过仿真,并与其他算法对比,表明了本文方法的有效性.
2 部分代码
%newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)函数%P和T分别代表训练集的输入和输出，goal为均方误差的目标，SPREED为径向基的扩展速度，MN为最大的神经元个数，%即神经元个数到了MN后立即停止网络训练，DF是每次加进来的网络参数，只是输出的时候用%net = newrb(p_train,t_train,0.001,1,25,5);clearclc%创建训练样本输入集load data;%归一化data1&
最后
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