高速公路交通流宏观模型的一种分类辨识算法
【摘要】：高速公路交通流模型是一个高阶非线性时变系统 ,这使得该模型的辨识问题成为一个非常困难的问题。简要介绍了模型及其中各参数的含义 ,在对模型参数加以分析、讨论的基础上将其分类并分别采用径向基函数 (RBF)神经网络和最小二乘法对模型的参数进行分类辨识 ,成功地解决了该模型辨识的工程化问题。通过与传统的复合形法的辨识结果进行比较 ,该方法的辨识精度和速度均明显提高 ,仿真效果令人满意
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沈承,曹广益,朱新坚;基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测[J];系统仿真学报;2002年07期 |
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刘辉军,吕进,林敏,陈华才,于良子;基于RBF网络和NIRS的绿茶水分含量分析模型[J];中国计量学院学报;2005年03期 |
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