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搜索资源 - traffic forecasting
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BP神经网络预测。这是一个用于交通流量预测的MATLAB原程序-BP neural network forecasting. This is a traffic forecast for the original program MATLAB
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基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测的matlab源程序与数据-Based on wavelet neural network time series forecasting short-term traffic flow prediction matlab source code and data
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讲述了基于神经网络的交通流预测方法，较一般传统的线性预测方法精度高-Described the traffic flow based on neural network forecasting method than conventional linear prediction method with high precision
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文献介绍了基于小波分析和kalman滤波的交通流量预测方法，应用组合模型进行预测，比单一模型较为精确-Literature describes the wavelet analysis and kalman filtering based on traffic forecasting methods, the application composition model to predict more accurate than a single model
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本程序 是基于对货流量的预测 程序完整 采用GRNN广义神经网络-This procedure is based on a complete freight traffic forecasting process using generalized neural network GRNN
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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
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仿真流量预测模型，模拟产生实际流量由小变大，并实时预测下一时刻的流量信息。-Simulation flow forecasting model to simulate a real flow from small to big, and real-time traffic information predict the next moment.
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混沌分析的道路网交通流短时预测Chaos analysis of short-term traffic flow forecasting road network-Chaos analysis of short-term traffic flow forecasting road network
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程序开发环境为VC6.0，点击开始按钮，则开始捕获网络流量，2秒为一个时间段，第三个时间段自动开始预测，并绘制流量预测曲线图；点击预测分析按钮则开始分析，显示前面所有时间段的流量（1000秒后前面时间段内容清空，重新开始记录），并做出下个时间段流量预测，点击确定会捕获下个时间段的流量，并判断是否在预测流量区间内，若不在，则异常情况显示报警。-Program development environment for VC6.0, click the Start button, then began
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对量子粒子群优化(QPSO) 算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO) 算法，用于优化Elman 神经
网络的参数，改进了Elman 神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进行预测，实验结果表明，采用AQPSO 算法优
化获得的Elman 神经网络模型不但具有较强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，在网络流量时间序列数据的预测中具有
一定的实用价值-Quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO)
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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
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针对基于GPS／GIS的浮动车数据特点，总结其中无效的数据类型，并给出数据有效处理的方法。以支持向量机原理、交通状态预测方法为基础，分析了常用支持向量回归机、核函数及模型参数的性能，以及各核函数及模型参数对支持向量机性能的影响及作用。针对路段平均速度预测中的小样本、非线性、高维回归等特点，将支持向量回归机方法引入基于浮动车数据的路段车辆速度预测，构建了路段平均速度短时预测模型。并以杭州市某路段的实际数据为例，详细阐述了支持向量回归机预测模型的具体建模和求解过程。运用LibSVM2．84软件包，进
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交通四阶段预测方法中，增长率预测法的matlab实现。-Traffic four stages forecasting methods, the growth rate of the forecast method of matlab.
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基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测，是做毕业设计参考的文献，希望对做交通流预测的同学有帮助-Ant particle swarm-based fuzzy neural network traffic flow forecasts, is doing graduate design reference literature, and help students to do traffic flow forecasting
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基于云模型的点是交通流预测的某一天的交通流量的预测的详细程序实现过程-The cloud-based model traffic flow forecasting traffic flow prediction a day program
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历史交通流预测，采用matlab编程，预测效果很好-Historical traffic flow forecasting, using matlab programming, forecasting good results
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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
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基于MATLAB源程序的公路运量预测，利用人工神经网络及其MATLAB实现的-Based on MATLAB source of road traffic forecasting, using artificial neural network and its MATLAB implementation
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Wavelet neural network time series prediction of short-term traffic flow forecasting
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