[发明专利]一种基于径向基神经网络的车流量预测方法

摘要

本发明属于人工智能以及分布式学习技术领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的车流量预测方法。本发明针对RBF的缺乏通用性参数设置问题，将RBF与APSO算法进行融合，将RBF的网络中心、中心半径以及连接权值映射到粒子的运动位置当中去，通过粒子的寻优过程达到了对参数的优化效果。本发明引入基于健康度的PSO算法，通过粒子的健康度的判断，将粒子划分为状态优秀、一般以及状态差的粒子，对健康度处于差的粒子进行了特定的全局搜索策略优化，对健康度处于优秀的粒子进行了特定的局部策略优化。最后在基于Spark并行平台的基础上，通过主副节点对粒子的更新，输出了用于车流量预测的RBF神经网络模型。