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基于RBF神经网络的高速公路交通流预测研究

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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.

赵伟、王锦锐、王玥然、郭季、张立峰

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云南省交通投资建设集团有限公司,云南昆明 650103

云南省交通科学研究院有限公司,云南昆明 650011

RBF神经网络 高速公路 交通流预测

云南交投集团科技研发项目

YCIC-YF-2021-05

2024

交通世界
交通运输部科学研究院

交通世界

影响因子：0.478
ISSN：1006-8872
年,卷(期)：2024.(15)
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