基于自组织神经网络的空中交通复杂度参数优化及预测

摘要：

首先介绍了国内外关于空中交通复杂度的定义及研究现状.然后在现有的空中交通复杂度模型中挑选空中交通复杂度参数,再利用自组织神经网络,分析所选取的空中交通复杂度参数之间的关系,达到将高维空中交通复杂度参数进行降维分析的目的.然后对于优化了的空中交通复杂度参数使用RBF神经网络进行预测,比较预测结果,得到最优的空中交通复杂度参数.

关键词：空中交通复杂度参数、自组织神经网络、降维分析、RBF预测

所属期刊栏目：25

分类号：X95;V35

在线出版日期：2014-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45