基于GA、RBF和改进Cao方法的空中交通流预测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于GA、RBF和改进Cao方法的空中交通流预测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.8MB</p>
<p>总页数：9页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>本文提出一种基于遗传算法（GA）、径向基函数（RBF）和改进Cao方法的空中交通流预测方法。该方法结合了GA的全局优化能力、RBF网络的非线性映射特性以及改进Cao方法对时间序列的处理优势，以提高预测精度和稳定性。通过GA优化RBF网络的参数，提升模型的学习效率；同时引入改进Cao方法对历史数据进行特征提取与趋势分析，增强模型对复杂交通流变化的适应能力。实验结果表明，该方法在多个实际数据集上表现出较高的预测准确率，为航空管理提供了可靠的技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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