99、基于神经网络的交通流建模与地震预测研究

基于神经网络的交通流建模与地震预测研究

1. 高速公路交通流模型：FCM - RBF神经网络的应用

在智能交通系统中，高速公路宏观交通流模型是控制、分析、设计和决策的基础。传统的宏观模型存在行为不稳定、难以准确跟踪真实交通数据的问题，而微观模型虽然能提供更详细准确的交通流表示，但计算量大，不适合实时应用。

为了解决这些问题，研究者提出了一种基于模糊C均值（FCM）聚类的分布式径向基函数（RBF）神经网络来建立高速公路宏观交通流模型。

1.1 FCM - RBF神经网络算法步骤

该算法主要包括以下三个步骤：
- 步骤一：使用FCM聚类对训练对象进行分类 ：将训练数据分为几个簇。
- 步骤二：使用子RBF神经网络训练每个簇 ：每个簇由一个子RBF神经网络进行训练。
- 步骤三：使用隶属度值组合多个RBF输出以获得最终结果 。

1.2 RBF神经网络结构

RBF神经网络具有无反馈的三层架构，隐藏层由H个隐藏神经元（径向基单元）组成，通常采用高斯函数作为径向激活函数。第h个隐藏神经元的输出zh由以下公式给出：
[z_h = \Phi(\frac{||x - c_h||^2}{2\sigma_h^2}) = \exp(-\frac{(x - c_h)^T(x - c_h)}{2\sigma_h^2})]
其中，x是输入向量，ch是函数zh的中心，σh是缩放因子。每个隐藏神经元与H + 1个内部参数相关，即向量ch的H个分量和σh。网络输出y由以下公式计算：