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  1. 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

  2. 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-10-15
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:sxf544580
  1. 基于混沌和神经网络的短时交通流预测

  2. 基于混沌和神经网络的短时交通流预测
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2012-05-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wccssddnn
  1. 基于支持向量回归机的路段平均速度短时预测方法研究

  2. 针对基于GPS/GIS的浮动车数据特点,总结其中无效的数据类型,并给出数据有效处理的方法。以支持向量机原理、交通状态预测方法为基础,分析了常用支持向量回归机、核函数及模型参数的性能,以及各核函数及模型参数对支持向量机性能的影响及作用。针对路段平均速度预测中的小样本、非线性、高维回归等特点,将支持向量回归机方法引入基于浮动车数据的路段车辆速度预测,构建了路段平均速度短时预测模型。并以杭州市某路段的实际数据为例,详细阐述了支持向量回归机预测模型的具体建模和求解过程。运用LibSVM2.84软件包,
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2012-06-24
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:tshixing
  1. 语音短时和长时预测

  2. 这篇文章是关于语音编码短时预测和长时预测的一种新方法。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2012-11-16
    • 文件大小:215040
    • 提供者:sgsg1621
  1. 短时交通流智能混合预测技术

  2. 短时交通流智能混合预测技术:为了克服现有单项预测技术对不同交通流状况的局限性,提出一种新的短时交通流智能混合预测模型.该智能混合预测模型包括3个子模型:历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合模型.历史平均模型以历史数据为基础,利用一次指数平滑法良好的静态稳定特性,对交通流量进行预测.人工神经网络模型采用常见的由S函数神经元组成的1.5层前馈神经网络,由于人工神经网络具有强大的动态非线性映射能力,该模型对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度.根据上述2个单项模型的特点,为了充分利用它们对不
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2013-02-13
    • 文件大小:645120
    • 提供者:tshixing
  1. 交通流预测

  2. 一篇论文,短时交通流预测、遗传算法 As we know, to predict short-term traffic flow accurately and efficiently is the premise and key of traffic management and control. This paper applies the theory of genetic algorithm into the BP neural network structure, designs an
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2013-06-23
    • 文件大小:181248
    • 提供者:u011183680
  1. 行程时间短时预测

  2. 行程时间短时预测方法 里面有很多方法例如卡尔曼滤波方法等等
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2014-05-20
    • 文件大小:444416
    • 提供者:u010665821
  1. 基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测

  2. 基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测的matlab源程序与数据-Based on wavelet neural network time series forecasting short-term traffic flow prediction matlab source code and data
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-11
    • 文件大小:5120
    • 提供者:u014640165
  1. 基于卡尔曼方法的预测短时交通流量的程序实现

  2. 基于卡尔曼方法的预测短时交通流量的程序实现-To achieve based on the the short-time traffic flow of the the the forecast of the Kalman method procedures
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-11
    • 文件大小:1024
    • 提供者:u014640165
  1. 基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型

  2. 针对公交客流的时变特征,假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关,提 出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型,给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理 算法,揭示了它们之间的因果关系;通过南通市301路公交线路某个站点的实际客流调查,利用该 模型预测其发展趋势,并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较,验证了其有效性。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2017-12-03
    • 文件大小:214016
    • 提供者:llyy5931
  1. 城市道路交通量短时预测的GSVMR模型_任其亮

  2. 在分析现有城市道路交通量短时预测方法缺陷的基础上, 针对目前广泛采用的基于经验风险最小化的BP 网络易于陷入局部最优解等缺点, 结合遗传算法容易寻找全局最优解与支持向量机回归法具有结构风险最小化的特点, 提 出了将两种算法相结合的GSVMR 预测模型, 该模型同时具有结构风险最小和容易寻找最优解的双重特性, 并对某城 市四车道主干道路8∶00 ~ 8∶45 的交通量进行了预测, 结果表明用该模型进行城市道路交通量短时预测所得结果误差 较小, 依此验证了用GSVMR 模型进行城市道路交通量短时预
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-12-13
    • 文件大小:340992
    • 提供者:ys1091895525
  1. 城市交通拥堵的识别与预测

  2. 对交通流参数短时预测进行深入研究,将常用的几种交通流参数短时预测方 法进行数据融合,建立了一种多模型融合预测方法,并且运用在西安市南二环中段实际 调查所得的交通流量数据,对常用的两种预测方法和建立的多模型融合预测方法进行了 验证和分析比较。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-12-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:ys1091895525
  1. 基于车牌识别数据的交通流参数短时预测

  2. 最后,选取成都绕城高速外环K66+850、K67+985两个 监控点位的车牌识别数据,W5mm为时间间隔进行交通流参数短时预测,并同实际检 测数据进行了对比,证明了基于车牌识别数据进行交通流参数短时预测的准确性。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-12-13
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:ys1091895525
  1. 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测

  2. 本代码主要利用MATLAB工具进行小波神经网络的时间序列预测的仿真,实现短时交通流量预测的模拟
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-19
    • 文件大小:5120
    • 提供者:qq_42006303
  1. 基于卡尔曼滤波的短时交通流预测方法研究_石曼曼

  2. 本文研究了多点数据融合在交通流预测中的应用。本文将数据融合理论应用 在相空间的滤波交通流预测模型中,并对实际数据进行仿真验证,将单点数据 相空间的滤波预测模型和多点数据融合的相空间滤波预测模型进行性 能对比分析,表明多点数据融合理论在交通流预测中有较好的应用效果。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-02-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:ys1091895525
  1. 基于深度学习的路网短时交通流预测_焦琴琴

  2. 通过实验仿真分析得出:( 1 )趋势项信号可以影响预测的精度,设置最优的频谱 阈值去除趋势项能够使得预测误差减少 5% ;( 2 )压缩后的路网预测运行时间明显减 少,节约时间 90% ;( 3 )本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型,预测 误差比 SVR 模型减少 8% ,路网中各个路段的平均预测精度可以达到 92%
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-02-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ys1091895525
  1. 基于小波分析和遗传神经网络的 短时城市交通流量预测研究

  2. 随着我国经济的增长和城市化进展,交通拥堵、交通事故频发、尾气污染 等交通问题已经成为当今社会普遍关注的焦点。实时而准确的短时交通流量预测 可以为城市交通诱导和控制提供数据支持,是解决多种交通问题的关键和基础。 本文在对短时交通流量预测问题分析与总结的基础上,对短时交通流量数据的去 噪处理与预测问题进行了分析与研究。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-02-07
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:ys1091895525
  1. 基于智能交通系统的城市路网短时交通预测_张建

  2. 交通预测作为智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS) 研究的一项重要内容,它是实现交通诱导的前提,可为出行者服务和交通管理提 供决策依据。要实现整个路网的宏观管理,必须以路网中所有路段的交通信息为 基础。事实上,短时交通信息具有一定的实时、高维、非线性、非平稳性等特点, 但同一路段交通信息在不同时期具有稳定性和规律性,且短时交通状态存在自相 似性,这就使得短时交通信息具有可预测性。本文的研究便是建立在假设路网中 各路段之间的交通信息存在一
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-02-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ys1091895525
  1. 基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究.pdf

  2. 在介绍现有的主要交通流预测方法的基础上,阐述了基于卡尔曼滤波的预测模型及其具体算法-结合城市环路的交通运行特性,构建了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型,并根据北京市三环路的实际数据对模型进行验证。实证数据表明,所建立的交通流动态实时预测模型的预测效果比较理想,算法的实时性也满足实际预测系统的要求,可应用于交通流预测及交通智能控制。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2019-09-25
    • 文件大小:131072
    • 提供者:seulq
  1. 基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究

  2. 基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究,王均,关伟,本文针对交通流短时预测方法进行研究,在介绍了现有的主要交通流预测方法的基础上,阐述了基于卡尔曼滤波的预测模型及其具体算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38683488
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