文献

J-GLOBAL ID：201602273107124338   整理番号：16A0983948

人工ハチコロニーアルゴリズムを最適化RBF神経回路網の短期的交通流予測を改良した。【JST・京大機械翻訳】

Short-term traffic flow prediction of optimized RBF neural networks based on the modified ABC algorithm

著者 (4件)： Huang Wenming (School of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology) ,  Xu Shuangshuang (School of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology) ,  Deng Zhenrong (School of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology) ,  Lei Qianqian (School of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 38  号： 4  ページ： 713-719  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 動径基底関数RBFニューラルネットワーク予測モデルと短期交通流の予測の正確さを向上させるために,1つの最適化修正人工ハチコロニーアルゴリズムに基づくRBF神経回路網の短期的交通流予測モデルを提案した。改良人工ハチコロニーアルゴリズムよりおよび隠れ層のニューロン数を含意して,次に改良した人工ハチコロニーアルゴリズムをRBFニューラルネットワーク予測モデルを訓練する,そしてそのをある都市は4日間適用した。層の中心の値を決定するRBFネットワークの短期交通流量データの検証に利用した。実験結果と従来のRBFニューラルネットワーク予測モデルはBPニューラルネットワーク予測モデルとウェーブレットニューラルネットワーク予測モデルを,比較を行った。比較した結果はこの方法が短期交通流に対して,より高い予測精度を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動径基底関数ネットワーク ,  *交通流 ,  流量 ,  動径基底関数 ,  ニューロン ,  *最適化 ,  予測モデル ,  都市 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  隠れ層 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： traffic flow prediction ,  RBF neural network ,  BP neural network ,  wavelet neural network ,  artificial bee colony algorithm

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工ハチコロニーアルゴリズム ,  最適化 ,  RbF ,  神経回路網 ,  短期 ,  交通流 ,  予測