一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法的制作方法

技术特征：
1.一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1，设计用于拟合的径向基网络的模型，设计具有n
‑
m
‑
s结构的网络模型，即网络模型具有n个输入，m个隐层节点，s个输出，将时间、距离组成的二维向量作为输入矢量，根据时间段内出租车gps的个数求出对应的速度标量，最后根据径向基网络分布的函数拟合曲面；步骤s2，根据模型学习算法，求解当前时间
‑
距离空间上的速度分布曲面，主要包括有中心点的确定、径向基网络宽度的确定和权值修正算法三个方面；步骤s3，计算路段时空平均速度，主要根据时间和空间两个维度结合计算。2.根据权利要求1所述的一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法，其特征在于，在步骤s1中，径向基网络分布的函数为：骤s1中，径向基网络分布的函数为：其中，φ(
·
)为径向基函数，||x
‑
c
j
||为欧式距离，c
j
(c
j
∈r
n
)为径向基网络的中心，为径向基网络半径。3.根据权利要求1所述的一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法，其特征在于，在步骤s2中，求解当前时间
‑
距离空间上的速度分布曲面主要包括三个方面：(1)中心点的确定，径向基网络中心选取是成功用于实际的关键，常用确定径向基函数中心的选取算法有：随机算法选取径向基网络中心、聚类学习选取径向基网络中心与固定径向基网络中心点，中心点根据路段长度、计算时间间隔自适应的计算径向基网络中心点，使径向基网络中心点均匀分布在时空平面上；(2)径向基网络宽度的确定，有固定值法和平均距离法，在本方案选择固定值法作为网络宽度确定算法，径向基网络宽度可由确定，其中l是所有中心之间的欧式最大距离，m为径向基网络中心的数目；(3)权值修正算法，采用梯度下降算法修正权值，由于中心点与道路自适应，每次迭代只需要调整权重。4.根据权利要求1所述的一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法，其特征在于，在步骤s3中，平均速度的计算，主要从时间和空间两个维度的计算，时空平均速度计算如下：其中，为曲面拟合算法最终计算的路段时空平均速度。

技术总结
本发明公开了一种以径向基网络为核心的曲面拟合算法，包括以下步骤：设计用于拟合的径向基网络的模型；根据模型学习算法，求解当前时间


技术研发人员：陈鑫 皮慧婷 洪学海
受保护的技术使用者：上饶市中科院云计算中心大数据研究院
技术研发日：2021.07.19
技术公布日：2021/10/23