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发明公开
基于RBF神经网络模型的交通生成预测方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN113011512A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110333100.6

申请日：2021-03-29

申请人： 长沙理工大学

发明人： 龙科军 , 庞稀廉 , 魏隽君 , 吴伟

IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G08G1/01

摘要： 本发明公开一种基于RBF神经网络模型的交通生成预测方法及系统，该方法步骤包括：步骤S01.获取待预测区域指定时长内的居民出行起讫点位置坐标数据；步骤S02.对获取的居民出行起讫点位置坐标数据进行聚类分析，将待预测区域进行交通小区的划分；步骤S03.使用RBF神经网络建立交通生成预测模型；步骤S04.获取各交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量，并作为训练样本对交通生成预测模型进行训练；步骤S05.将待预测交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量输入至训练后的交通生成预测模型中，得到待预测交通小区的交通生成量的预测结果输出。本发明具有实现方法简单、复杂程度低、预测效率以及精度高优点。