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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
forecast-of-procedures
- 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
xiao-bo-shen-jing-wang-luo-yu-ce-
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测，供新手学习-The wavelet neural network time series prediction- short-term traffic flow forecast for the novice to learn
short-term-traffic-flow-forecast
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测-Wavelet neural network time series prediction- short-term traffic flow forecast
PSO-Kohonen
- PSO小波模糊灰色Kohonen 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 -PSO & Kohonen ｍａｔｌａｂ
exp2
- 录制汉语拼音 a1（阴平）的发音。分别提交你所能录制的基音频率最高和最低的两个 录音文件。文件名为: 学号_a_h.wav（高音文件）和学号_a_l.wav（低音文件）。（用MathLab 编程） 1）分别对这两个文件进行观察分析。找出最高和最低基音频率位置，分别显示此时它们的 局部波形和短时频谱（按照最大值为100 归一化显示）。 要求：在时域波形上标出基音周期，并算出数值（精确到一个采样点）。在频域图上标出 基音频率。注意：标出分析波形的起始位置（精确到采样点位置），
Short-term-traffic
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测,MATLAB的经典算法-Wavelet Neural Network Time Series Prediction- term traffic flow forecasting, MATLAB classical algorithm
12
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测-WNN time series prediction- short-term traffic forecast
wavem
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测-WNN time series prediction- short-term traffic forecast
wnn
- 小波神经网络是一种利用小波分析和人工神经网络结合的智能模型，是一种人工智能模型。本程序利用小波神经网络进行短时交通流量预测。-Wavelet neural network (WNN) which is the combination of wavelet analysis and artificial neural network is used to predict the future traffic.
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
ARIMA
- 使用时间序列进行短时交通预测的小程序-Using time series of short-term traffic forecasts applet
ARIMAyuce000
- 基于ARIMA时间序列模型对风速进行拟合，预测短时间的风速-Based on ARIMA time series model fitting for wind speed forecasting wind speed for a short period of time
wavelet-neural-network
- 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测-Time series forecasting based on wavelet neural network- short- term traffic flow forecasting
JGPC
- 本程序以预测控制的基本理论为基础，主要对城市交通流的流量与密度、流量与速度、密度与速度之间的相互关系进行短时预测控制。-his program is based on the basic theory of predictive control, mainly on the urban traffic flow and density, flow and speed, density and speed of the relationship between the short-term pre
wavenn
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测-Time series prediction of short term traffic flow forecasting based on Wavelet Neural Network
小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
- 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测(Prediction of time series based on Wavelet Neural Network -- short term traffic flow prediction)
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
- 本文采用小波神经网络进行交通流量预测，短时交通流量存在随机性和非线性因素，影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点，同时传统神经网络易陷入局部极小值，泛化能力差，交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度，提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析，并进行非线性预测，验证了模型的有效性，进行了对比试验。验证结果表明，小波神经网络提高了短时交通流量预精度，预测结果更具应用价值。(In this paper, wavel