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在暴雨天氣情況下，駕駛?cè)艘曇笆芟拗迫菀滓l(fā)交通事故。為準(zhǔn)確預(yù)測暴雨天氣下的高速公路車流量從而減少事故的發(fā)生，提出一種基于改進(jìn)布谷鳥搜索（CS）算法與徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通流預(yù)測方法。采用猴群算法中的猴爬山過程優(yōu)化布谷鳥位置更新策略，通過識別概率自適應(yīng)更新策略建立改進(jìn)的CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CS- RBFNN）交通流預(yù)測模型。實(shí)驗結(jié)果表明，相對于改進(jìn)的GSO- RBFNN模型，改進(jìn)的 CS-RBFNN模型具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測精度，其平均絕對百分比誤差為8.2%，平均絕對誤差為20.14，均方根誤差為19.2，且預(yù)測準(zhǔn)確率高于90%。
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