【RBF预测】基于径向基神经网络的数据车速预测附matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

摘要

本文介绍了一种基于径向基神经网络（RBF）的数据车速预测方法。该方法首先将数据车速序列进行预处理，然后利用RBF神经网络对数据车速序列进行建模，最后利用建模后的RBF神经网络对数据车速进行预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测数据车速，具有较高的预测精度和鲁棒性。

1.引言

数据车速预测是交通管理和控制的重要组成部分。准确的数据车速预测可以帮助交通管理部门及时采取措施，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。目前，数据车速预测的方法有很多，包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。其中，基于机器学习的方法是一种常用的数据车速预测方法，具有较高的预测精度和鲁棒性。

2.径向基神经网络（RBF）

径向基神经网络（RBF）是一种前馈神经网络，具有简单、易于训练和泛化能力强等优点。​

RBF神经网络的输入层由n个神经元组成，每个神经元对应一个输入变量。RBF神经网络的隐含层由m个神经元组成，每个神经元对应一个径向基函数。RBF神经网络的输出层由1个神经元组成，该神经元输出预测值。

RBF神经网络的训练过程如下：

1. 初始化RBF神经网络的权重和阈值。

2. 将训练数据输入RBF神经网络。

3. 计算RBF神经网络的输出值。

4. 计算RBF神经网络的误差。

5. 更新RBF神经网络的权重和阈值。

6. 重复步骤2-5，直到RBF神经网络的误差达到最小值。

3.基于RBF神经网络的数据车速预测方法​

基于RBF神经网络的数据车速预测方法的具体步骤如下：

1. 数据预处理。对数据车速序列进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和归一化处理。

2. RBF神经网络建模。利用RBF神经网络对数据车速序列进行建模，包括确定RBF神经网络的结构、初始化RBF神经网络的权重和阈值、训练RBF神经网络和评估RBF神经网络的性能。

3. 数据车速预测。利用建模后的RBF神经网络对数据车速进行预测。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4.实验结果

为了验证基于RBF神经网络的数据车速预测方法的有效性，我们对该方法进行了实验。实验数据来自北京市某路段的数据车速数据。实验结果表明，该方法能够有效地预测数据车速，具有较高的预测精度和鲁棒性。

5.结论

本文介绍了一种基于RBF神经网络的数据车速预测方法。该方法能够有效地预测数据车速，具有较高的预测精度和鲁棒性。该方法可以应用于交通管理和控制，帮助交通管理部门及时采取措施，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。

🔗 参考文献

[1] 郑伟光,辛伟伟,许恩永,等.一种基于K-means聚类与RBF神经网络的车速预测方法:CN202011617222.X[P].CN112785845A[2024-01-19].

[2] 秦肯.基于公交车载数据的车辆行驶时间预测研究[D].大连海事大学,2016.

[3] 陆锦军,王执铨.基于混沌理论的网络数据流RBF神经网络预测[J].计算机工程, 2006(23):106-109.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2006-23-034.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合