基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.27MB</p>
<p>总页数：5页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型》是一篇研究如何利用径向基函数神经网络（RBFNN）进行城市道路行程时间预测的论文。该模型通过分析历史交通数据和实时交通状态，实现对道路路段行程时间的准确预测。文章介绍了RBFNN的结构与训练方法，并将其应用于实际交通数据集，验证了其在实时预测中的有效性。研究结果表明，该模型能够有效提高行程时间预测的精度，为智能交通系统提供有力支持，有助于缓解交通拥堵，提升出行效率。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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