遗传算法优化RBF神经网络的交通流预测研究

"基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测" 本文主要探讨了一种针对交通流预测的新方法，即采用遗传算法优化的径向基神经网络(RBF神经网络)。交通流预测在智能交通系统中起着至关重要的作用，能够帮助城市规划者和交通管理者有效地管理交通流量，减少拥堵，提升道路利用率。传统的预测模型，如线性回归或时间序列分析，往往难以捕捉交通流的复杂非线性特征。因此，研究人员转向了人工神经网络，特别是径向基神经网络，因其在处理非线性问题时展现出的优势。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其隐藏层节点通常采用径向基函数作为激活函数。这种网络结构简单，学习速度快，能够有效地逼近任意复杂的非线性函数。然而，RBF神经网络的权重和阈值初始化对其预测性能有很大影响。不恰当的选择可能导致预测精度下降。为了解决这一问题，作者提出了将遗传算法应用于RBF神经网络的参数优化。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则来寻找问题的最优解。在本文中，遗传算法被用来优化RBF神经网络的权重和阈值，从而提高预测模型的准确性。通过迭代过程，遗传算法可以生成一组优质的网络参数，这些参数经过训练后能更好地适应交通流数据的非线性特性。 为了验证所提方法的有效性，文章将优化后的RBF神经网络预测模型与未经优化的RBF神经网络以及经典的反向传播(BP)神经网络进行了对比。实验结果显示，采用遗传算法优化的RBF神经网络在交通流预测上表现出了更优的非线性拟合能力和更高的预测精度，这表明遗传算法能显著提高RBF神经网络的预测性能。 这项研究提供了一个改进的交通流预测框架，它结合了遗传算法的全局搜索能力和RBF神经网络的非线性建模能力。这种方法对于实时交通管理、交通规划和交通控制等方面具有实际应用价值，有望在未来的城市交通管理中发挥重要作用。通过持续优化和调整，这种预测模型可以进一步提升交通系统的效率和安全性。