标题：基于资源分配网络算法的交通流预测研究
作者：李连强；高军伟
作者单位：青岛大学自动化与电气工程学院，山东 青岛 266071；北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044
关键字：交通流，资源分配网络，剪枝策略，梯度下降算法
摘要：为了提高短期交通流预测的准确性，利用资源分配网络算法在线优化径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络。利用资源分配网络算法对输入样本统一聚类，得到隐节点个数，同时引入剪枝策略动态地删除对网络影响较小的隐节点，并用梯度下降算法对神经网络各基函数的数据中心、扩展常数以及输出节点的权值进行调整。用MATLAB构建资源分配网络算法模型，对采集的数据进行仿真。仿真结果表明，通过对比K-均值聚类的RBF神经网络，资源分配网络算法可求得更精简的网络结构和更高的预测精度。