KPCA-KELM在短期交通流量预测中的应用.docx
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KPCA-KELM在短期交通流量预测中的应用标题:KPCA-KELM在短期交通流量预测中的应用摘要:短期交通流量预测在城市交通管理和规划中具有重要的作用。然而,由于交通流量数据的非线性和高度复杂性,传统的预测方法往往难以取得令人满意的准确度。近年来,核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)和核极限学习机(KernelExtremeLearningMachine,KELM)等机器学习方法被引入交通流量预测中,并取得了显著的成果。本文对KPCA-KELM方法在
混沌局域预测法在网络流量短期预测中的应用.docx
混沌局域预测法在网络流量短期预测中的应用近年来,随着云计算、物联网、5G等技术的快速发展,网络流量呈现出不断增长的趋势,网络流量的高负载和高波动性给网络设备和网络管理带来了很大的挑战。因此,对网络流量进行短期预测,是网络管理和网络优化的重要研究领域。本文将介绍混沌局域预测法在网络流量短期预测中的应用。一、混沌局域预测法的原理混沌局域预测法是利用非线性动力学中的混沌现象进行预测的一种方法。混沌现象的本质是敏感依赖于初始条件的非周期性运动,这种运动受到非线性项的影响,具有强烈的随机性。混沌现象是一种复杂的、突
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城市短期交通流量预测的开题报告一、课题背景随着城市发展和人口增加,城市交通状况成为了人们生活中的一个重要问题。短期交通流量预测对于城市交通管理、规划和调控具有重要意义。通过对城市短期交通流量的预测,可以使城市交通系统更加精细地调度和管理,优化交通资源的配置,并提高交通系统的效率和安全性。在过去的几十年里,随着计算机技术的发展和交通数据的不断积累,交通流量预测的方法和技术也得到了快速的发展。在现代城市交通中,短期交通流量预测已经成为了求解交通问题的重要手段之一。二、研究意义1.优化城市交通管理:通过短期交通
城市短期交通流量预测的任务书.docx
城市短期交通流量预测的任务书任务书:城市短期交通流量预测1.任务背景:城市交通流量预测是城市交通规划和管理中的一个重要任务。准确预测城市短期交通流量可以帮助城市交通部门更好地优化交通资源配置,提高交通效率,减少交通拥堵,改善城市交通环境。2.任务目标:开展城市短期交通流量预测研究,构建科学、准确的交通流量预测模型,能够在实时或接近实时的情况下对城市交通流量做出准确的预测,提供决策支持和参考。3.任务内容:(1)收集和整理城市交通流量相关数据:包括历史交通流量数据、道路网络数据、交通信号灯数据等,提供给研究
Logistic回归分析在交通流量预测中的应用.pdf
大连理工大学硕士学位论文Logistic回归分析在交通流量预测中的应用姓名:王勇申请学位级别:硕士专业:运筹学与控制论指导教师:吴大为20080509要摘远景交通量预测分析是路网规划的重要内容是交通基础设施建设项目可行性研究的基础和前提是投资规模以及经济评价的主要依据。传统的城市交通“四阶段”法关键在于交通出行生成预测其精度直接影响其余阶段的预测结果