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模糊数据挖掘技术在交通量预测中的应用
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摘要:城市公路
交通量预测不仅对于区域交通规划有重大意义,而且还直接影响到交通控制的效果.在预测前采集的数据比较多时,系统复杂,精确化能力会降低,即模糊性更强,因而仅靠复杂的算法和推理并不能完全发现知识.该文基 ...
2018-2-19 08:00 - DL-er - 人工智能论文版
基于遗传神经网络的道路交通量预测
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摘要:通过建立遗传神经网络的模型,综合考虑各种影响因素,对道路交通量作较准确的预测,实验比较发现,预测结果优于常规时间序列模型ARMA的预测结果,是一种智能化程度较高的预测方法,该方法具有很强的学习能力和自适应 ...
2018-2-15 02:40 - AIworld - 人工智能论文版
基于遗传—神经网络的交通量预测
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摘要:分析了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的优缺点,在此基础上提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合起来的遗传-神经网络预测模型,并将此模型用于河北省交通量预 ...
2018-1-28 09:20 - DL-er - 人工智能论文版
模糊数据挖掘技术(FDM)在交通量预测中的应用
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摘要:根据影响交通量的因素,利用模糊数据挖掘方法(FDM)对交通量进行预测,这种预测方法不需要精确的数学模型,算法过程易于理解,解决了仅靠复杂的算法和推理并不能完全发现知识的问题,且还可编制一个程序,使用更方便. ...
2018-1-21 04:40 - DL-er - 人工智能论文版
基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测
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摘要:预测精度高,实时性强的交叉口
交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率。文中提出了基于模糊神经网络的信号交叉口
交通量预测方法。该方法以模糊神经网络为核心,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量 ...
2018-1-11 20:00 - 论文库 - 人工智能论文版
交通量预测的神经网络集成方法
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摘要:首次将神经网络集成技术引入
交通量预测.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力.在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并 ...
2018-1-1 16:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版