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智能交通流预测
智能交通流预测
智能交通
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文档描述了在非充足数据条件下某条道路上交通流的实时预测方法
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基于小波神经网络的交通流预测代码_小波神经网络_交通流预测_matlab
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:基于小波神经网络的交通流预测代码_小波神经网络_交通流预测_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
对于交通流的预测
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利用多元线性回归对交通流进行学习和预测,利用主成分分析进行数据压缩,利用多种聚类方法对于数据进行聚类。
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条件:已知现状OD表,将来OD表各行、各列总和。通过程序实现对分布交通流的计算,能实现两种计算方式:1.平均增长系数法;2.底特律法。
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本工作考虑将多技巧与高速公路网络相结合,实现交通流预测的准确性。 需要注意的是,需要根据requirements.txt文件中指示的包进行安装,才能正常的运行程序!!! 首先,使用conda创建一个虚拟环境,如'conda create traffic_flow'; 激活环境,conda activate traffic_flow; 安装环境,需要安装的环境已经添加在requirements.t
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基于神经网络的交通流预测研究
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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,
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在分析支持向量机SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了粒子群算法PSO优化参数的PSO-SVM短期交通流预测模型。模型利用支持向量机具有结构风险最小化的特性和粒子群算法快速全局优化特点,实现了数据降维并且保持...
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