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dasad
- 基于遗传算法的小波神经网络交通流预测.pdf
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
Parrecasting
- 混沌粒子群算法的神经网络短时交通流预测Particle swarm optimization based on chaotic neural network short-term traffic flow forecasting-Particle swarm optimization based on chaotic neural network short-term traffic flow forecasting
five-kind-BP-for-traffic-prediction
- 采用五种不同的局部算法对BP网络进行改进，预测交通流量，根据不同的数据特征可以进行不同的选择-Using five different local networks to improve the BP algorithm to predict traffic flow, according to different data characteristics can be different choices
Wavelet-neural-network
- 该算法完整地描述了小波神经网络对交通流预测的过程-The algorithm is a complete descr iption of wavelet neural network in forecasting of traffic flow process
the-wavelet-neural-network
- 城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经 网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的
short-term-traffic-flow-predict
- 本文提出了一种Matlab环境下基Daubechies一5小波变换的灰色马尔可夫的短时交通流预测模型及算法 -In this paper, one kind Matlab environment Daubechies 5 wavelet transform gray Markov short term traffic flow prediction model and algorithm
BP
- 通过分析交通流量时间序列的特点，引入BP神经网络进行短时交通流预测。首先，分析了短时交通流量预测的意义及研究背景；然后，介绍了BP神经网络的结构模型、学习规则以及BP算法的改进算法；最后，通过BP神经网络对短时交通流进行预测，并分析了在各种不同条件下的预测情况。-through the analysis of the characteristics of traffic flow time series, introduces BP neural network for short-term t
交通流预测小算法
- 交通流的预测，并作图，附相关问题描述文献。(Traffic flow forecast)
预测算法源代码
- 交通流预测 ;数据处理；数据去噪；数据融合。(Traffic flow prediction; data processing; data denoising; data fusion.)