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文中提出一種基于量子粒子群優(yōu)化策略的車聯(lián)網(wǎng)交通流量預測算法。根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)特征建立對應模型，將遺傳模擬退火算法應用到量子粒子群算法中得到優(yōu)化的初始聚類中心，并將優(yōu)化后的算法應用于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的參數(shù)優(yōu)化，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維映射得到所需預測的數(shù)據(jù)結(jié)果。另外，將所提算法與QPSO-RBF等其他相關(guān)算法進行了比較研究。仿真結(jié)果顯示，相比于其他算法，所提算法能夠降低預測誤差，得到更妤、更穩(wěn)定的預測結(jié)果。
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