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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>基于粒子群算法的車聯(lián)網(wǎng)交通流量預(yù)測(cè)算法

      基于粒子群算法的車聯(lián)網(wǎng)交通流量預(yù)測(cè)算法

      2021-04-25 | rar | 3.41 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　文中提出一種基于量子粒子群優(yōu)化策略的車聯(lián)網(wǎng)交通流量預(yù)測(cè)算法。根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)特征建立對(duì)應(yīng)模型，將遺傳模擬退火算法應(yīng)用到量子粒子群算法中得到優(yōu)化的初始聚類中心，并將優(yōu)化后的算法應(yīng)用于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的參數(shù)優(yōu)化，通過(guò)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維映射得到所需預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果。另外，將所提算法與QPSO-RBF等其他相關(guān)算法進(jìn)行了比較研究。仿真結(jié)果顯示，相比于其他算法，所提算法能夠降低預(yù)測(cè)誤差，得到更妤、更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果。

      算法 車聯(lián)網(wǎng)
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