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)測算法。根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)特征建立對應(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)測模型的參數(shù)優(yōu)化,通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維映射得到所需預(yù)測的數(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)測誤差,得到更妤、更穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果。
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