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摘要：本发明公开了一种基于捕猎算法优化径向基神经网络的多源车速融合方法，其包括：通过三种地点车速采集方式获取目标路段某断面的地点车速，将地点车速分为融合组以及对照组；采用K‑means聚类对融合组进行聚类，并通过elbowmethod确定最佳聚类中心数K；将最佳聚类中心数K作为径向基神经网络的神经元个数；根据神经元个数，采用高斯函数作为核函数构建径向基神经网络；以融合组作为径向基神经网络的输入，将神经网络的输出与相应的对照组进行对比，以对比结果作为适应度函数；S5采用捕猎算法，适应度函数对径向基神经网络的参数进行优化以得到径向基神经网络的各参数，并利用该径向基神经网络进行多源车速融合。本发明的方法可以地点车速进行准确高效地融合。
主权项：1.一种基于捕猎算法优化径向基神经网络的多源车速融合方法，其特征在于包括以下步骤：S1通过至少三种地点车速采集方式获取目标路段某断面的地点车速，将多种方式获取的地点车速分为融合组以及对照组，其中融合组包括至少两种方式获取的地点车速，对照组包括至少一种方式获取的地点车速；S2采用K-means聚类对融合组进行聚类，并通过elbowmethod确定最佳聚类中心数K；获取最佳聚类中心数K下各聚类中心的坐标，将最佳聚类中心数K作为径向基神经网络的神经元个数；S3根据步骤S2得到的神经元个数，采用高斯函数作为核函数构建径向基神经网络，并确定径向基神经网络需优化的参数数目；S4以融合组作为所述径向基神经网络的输入，将所述径向基神经网络的输出与相应的对照组进行对比，以对比结果作为适应度函数；S5采用捕猎算法，根据步骤S4得到的适应度函数对步骤S3确定的径向基神经网络的参数进行优化以得到径向基神经网络的各参数，并利用该径向基神经网络进行多源车速融合。
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百度查询： 上海交通大学 一种基于捕猎算法优化径向基神经网络的多源车速融合方法
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