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模糊数据挖掘技术在交通量预测中的应用
0 个回复 - 563 次查看 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
0 个回复 - 495 次查看 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
0 个回复 - 530 次查看 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
0 个回复 - 557 次查看 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
0 个回复 - 427 次查看 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
0 个回复 - 532 次查看 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