基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究</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 QPSO-RBF 的交通量预测方法研究》提出了一种结合量子粒子群优化（QPSO）和径向基函数（RBF）神经网络的交通量预测方法。该方法利用 QPSO 算法优化 RBF 网络的参数，提高了模型的收敛速度和预测精度。通过实际交通数据进行实验验证，结果表明该方法在交通流量预测中具有较好的适应性和稳定性，能够有效提升预测性能，为智能交通系统提供可靠的技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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