基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.25MB</p>
<p>总页数：4页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测》是一篇探讨如何利用径向基函数（RBF）神经网络进行交通流量预测的研究论文。该文提出在传统RBF神经网络中引入S型函数作为预处理工具，以提高模型的非线性拟合能力和预测精度。通过S型函数对输入数据进行变换，能够有效增强网络对复杂交通流特征的识别能力。研究结果表明，该方法在实际交通数据集上的预测性能优于传统RBF模型，具有较高的应用价值。文章为智能交通系统中的流量预测提供了新的思路和技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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