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  1. 城市道路交通拥挤状态判别及预测研究

  2. ，将该模型应用于石家庄市主干路——建设大街的拥堵预测实例研究中，对 该路段未来4天内6个不同时刻的拥堵状态进行了预测识别，并与灰色GM(1，1)预测模型、灰色GM(1，1)一马尔可夫预测模型的预测结果相比较。结果表明，该模型的识别成功率超过66％，优于灰色GM(1，1)预测模型和灰色GM(1，1)．马尔可夫预测模型，从而表明本文所建立的预测模型具有较好的识别准确率及可靠性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-12-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：ys1091895525

  1. 基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

  2. 基于真实的 GPS 轨迹数据，对城市拥堵路段进行预测． 在此过程中，摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法，提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法． 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性，通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练，建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵，实现对拥堵路段的预测． 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-12-13
    • 文件大小：223232
    • 提供者：ys1091895525

  1. 面向交通拥堵预测大数据的神经网络群组快速学习

  2. 本文提出神经网络群组快速学习方法，将大规模数据上的复杂学习问题 转化为大量中小规模数据子集上的简单学习问题，在大量不同特点的路段子 集上利用超限学习机算法快速训练子预测模型，从而建立城市路段全范围覆 盖的拥堵预测群组模型，充分发挥超限学习机算法在小规模子集上准确度高、 训练速度快、参数少、易于并行加速等优点，实现对大规模交通拥培数据的 高精度、高效率学习。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-02-07
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：ys1091895525

  1. 国科大数据挖掘大作业2018交通拥堵预测

  2. 据统计，我国目前百万人口以上的城市中有80%的路段和90%的路口通行能力已经接近极限，特别是北京、上海、深圳等城市，交通拥堵已成为城市问题。不但影响了人的日常生活工作，也严重制约了城市的经济发展和环境状况。所以随着交通拥堵问题的日益严重，能提前预测交通拥堵的程度是具有潜在价值的，这样司机和行人就可以通过预报尽可能地避免交通拥堵带来的不便。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-21
    • 文件大小：296960
    • 提供者：qq_31672701

  1. 基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

  2. 基于真实的 GPS 轨迹数据，对城市拥堵路段进行预测． 在此过程中，摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法，提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法． 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性，通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练，建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵，实现对拥堵路段的预测． 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：163840
    • 提供者：shanpeng238