資料介紹
在暴雨天氣情況下,駕駛?cè)艘曇笆芟拗迫菀滓l(fā)交通事故。為準確預測暴雨天氣下的高速公路車流量從而減少事故的發(fā)生,提出一種基于改進布谷鳥搜索(CS)算法與徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡的高速公路交通流預測方法。采用猴群算法中的猴爬山過程優(yōu)化布谷鳥位置更新策略,通過識別概率自適應更新策略建立改進的CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(CS- RBFNN)交通流預測模型。實驗結(jié)果表明,相對于改進的GSO- RBFNN模型,改進的 CS-RBFNN模型具有更快的收斂速度和更高的預測精度,其平均絕對百分比誤差為8.2%,平均絕對誤差為20.14,均方根誤差為19.2,且預測準確率高于90%。
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