介绍了短期交通流预测的作用。以美国某交叉路口的实测交通流数据为例,介绍了原始数据的预处理过程。简要介绍了神经网络BP模型。......

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和......

判断序列是否具有混沌特性是基于混沌理论预测的前提,而序列的混沌特性是由长程相关性和长记忆性的矛盾构成.利用Hurst指数识别高......

交通流动预言是为在城市的动脉的网络的即时交通适应的信号控制的一个重要部件。由从附近的交叉探索可得到的察觉者和信号控制器信......

首先运用状态空间重构和GP算法对不同观测尺度下高速公路交通流的短期行为特性进行了研究．结果表明小尺度下的交通流具有混沌特性，然......

交通流的可预测性是进行短期交通流预测的基础.本文首先判别了短期交通流的混沌特性,求解出表征交通流“蝴蝶效应”的最大Lyapunov......

随着神经网络的蓬勃发展,如今已在短时交通流预测领域得到了广泛的应用,并且有较高的预测准确度。针对训练集的选取对短时交通流预......

ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......

K近邻非参数回归算法建立在历史数据库、搜寻机理和算法参数以及预测函数的基础上。首先需要对原始数据进行预处理,对有效的数据标......

城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响.为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基......