短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法的研究
本文關(guān)鍵詞：城市交通溢流智能協(xié)調(diào)控制算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《華東師范大學(xué)》 2011年
短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法的研究
高雅
【摘要】：本文對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了大量研究,提出了多鏈路的交通流預(yù)測(cè)模型,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及高斯過程回歸在交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,最后利用圖Lasso進(jìn)行的稀疏圖模型建立對(duì)多鏈路交通流預(yù)測(cè)進(jìn)行了進(jìn)一步的優(yōu)化。 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)一直是智能交通系統(tǒng)研究中的一個(gè)熱門話題。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型采用的都是單鏈路預(yù)測(cè)模型,即在對(duì)一條鏈路上的未來時(shí)刻交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),使用的僅是該鏈路上的歷史數(shù)據(jù),而沒有考慮到相鄰鏈路上的交通流量提供的相關(guān)信息。事實(shí)上,在整個(gè)交通系統(tǒng)中,各條鏈路之間的交通流量是存在相關(guān)性的,特別是相鄰路口,這種相關(guān)性體現(xiàn)的更為明顯。在本文中,我們提出了多鏈路交通流預(yù)測(cè)模型,對(duì)相鄰路口的交通流量進(jìn)行了相關(guān)性考慮。通過大量實(shí)驗(yàn),我們驗(yàn)證了多鏈路交通流預(yù)測(cè)模型的優(yōu)越性。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用備受熟知,其中,BP (Back-Propogation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更是被廣泛用于如視覺場(chǎng)景分析、語音識(shí)別等多種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。由于具有出色的處理復(fù)雜問題的能力和高度的自學(xué)習(xí)自組織以及自適應(yīng)能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中一直表現(xiàn)良好。在本文中,我們以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法為基礎(chǔ),對(duì)單鏈路交通流預(yù)測(cè)模型和多鏈路交通流預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)上的比較,并且結(jié)合了多任務(wù)學(xué)習(xí)和單任務(wù)學(xué)習(xí),共構(gòu)建出了四組預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行整體和局部上的比較和分析,我們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用有了一個(gè)更深入更全面的認(rèn)識(shí)。 高斯過程回歸是基于貝葉斯理論的經(jīng)典回歸算法,由于具有實(shí)現(xiàn)容易、參數(shù)較少以及模型解釋性強(qiáng)等特點(diǎn),在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣泛的研究。高斯過程是廣義上的高斯概率分布,這里的隨機(jī)過程指的是函數(shù),不同于高斯概率分布中的隨機(jī)變量是標(biāo)量或者向量(多元概率分布情況下)。高斯過程回歸中的相關(guān)推理均是在函數(shù)空間進(jìn)行的,算法最終給出的是測(cè)試集上目標(biāo)輸出的后驗(yàn)分布。這個(gè)后驗(yàn)分布也是服從高斯分布的,高斯過程回歸算法的輸出為分布的均值和協(xié)方差兩項(xiàng)。本文通過對(duì)高斯過程回歸進(jìn)行理論上學(xué)習(xí)和研究,并結(jié)合實(shí)際的實(shí)驗(yàn),對(duì)其在交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析,并指出了其在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中中的巨大潛力。 圖lasso是建立在lasso回歸上的稀疏圖模型建構(gòu)的一種算法。它基于的數(shù)據(jù)模型是假設(shè)服從多元高斯概率分布的,算法的核心是通過使用L1正則來使得逆協(xié)方差矩陣盡可能的稀疏,進(jìn)而依據(jù)矩陣中元素是否為0來進(jìn)行稀疏圖模型的建立。協(xié)方差矩陣的每一行每一列都對(duì)應(yīng)稀疏圖模型中的一個(gè)結(jié)點(diǎn),若矩陣中某行列元素為0,則認(rèn)為對(duì)應(yīng)的兩個(gè)變量條件獨(dú)立,進(jìn)而在圖模型中,對(duì)應(yīng)的兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間無連線。本文對(duì)圖lasso建模進(jìn)行了詳細(xì)的理論上的學(xué)習(xí)和研究,并通過具體實(shí)驗(yàn)證實(shí)了其在具體應(yīng)用上的優(yōu)越性。通過使用圖lasso算法對(duì)多鏈路交通流模型中相鄰路口上的交通流信息進(jìn)行進(jìn)一步的信息篩選和提取,我們構(gòu)建了一個(gè)更為優(yōu)化的多鏈路交通流預(yù)測(cè)模型。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP399-C6
【目錄】：
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【引證文獻(xiàn)】
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條
1 趙增鋒;蘋果病蟲害種類、地域分布及主要病蟲害發(fā)生趨勢(shì)研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年
2 張立東;城市交通溢流智能協(xié)調(diào)控制算法研究[D];山東大學(xué);2012年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條
1 陳標(biāo);短期電力負(fù)荷的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)[D];湖南大學(xué);2012年
2 朱學(xué)明;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2013年
【共引文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 周傳華;王清;吳科主;趙保華;;平均1-依賴決策樹集成算法[J];電子學(xué)報(bào);2010年02期
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3 覃姜維;鄭啟倫;馬千里;韋佳;林古立;;多步橋接精化遷移學(xué)習(xí)[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期
4 楊沛;譚琦;丁月華;;一種面向非線性回歸的遷移學(xué)習(xí)模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2009年08期
5 許棣華;王志堅(jiān);張艷麗;辛莉;;一種基于相關(guān)系數(shù)的多層郵件過濾系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年12期
6 陳鳴;薛慧君;熊赟;朱揚(yáng)勇;;基于多數(shù)據(jù)域描述的轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2011年06期
7 武威;李航;胡云華;金榕;;A Kernel Approach to Multi-Task Learning with Task-Specific Kernels[J];Journal of Computer Science & Technology;2012年06期
8 Hao SHAO;Feng TAO;Rui XU;;Transfer active learning by querying committee[J];Journal of Zhejiang University-Science C(Computers & Electronics);2014年02期
9 李國(guó)正;李丹;;集成學(xué)習(xí)中特征選擇技術(shù)[J];上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年05期
10 許棣華;王志堅(jiān);;基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的郵件過濾系統(tǒng)的研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年10期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 武進(jìn);尹愷;王長(zhǎng)明;張家才;;SVDM在蔬菜病害圖像分類中的應(yīng)用[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 孟佳娜;遷移學(xué)習(xí)在文本分類中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2011年
2 王清;集成學(xué)習(xí)中若干關(guān)鍵問題的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年
3 覃姜維;遷移學(xué)習(xí)方法研究及其在跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年
4 王秀美;隱變量模型的建模與優(yōu)化[D];西安電子科技大學(xué);2010年
5 劉天羽;基于特征選擇技術(shù)的集成學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2007年
6 李斌;概率混合模型的研究及其應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2009年
7 朱真峰;快速增量式分類算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2010年
8 陳雪峰;圖像高斯混合模型的判別學(xué)習(xí)方法[D];北京理工大學(xué);2009年
9 賀建軍;基于高斯過程模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究及應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2012年
10 呂洪波;機(jī)器人智能修磨方法研究[D];清華大學(xué);2011年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 朱瑩婷;基于遷移學(xué)習(xí)理論的Markov檢索模型[D];江西師范大學(xué);2010年
2 陳原;名詞性短語間語義關(guān)系的自動(dòng)分類[D];華東師范大學(xué);2011年
3 劉志州;基于字典學(xué)習(xí)的超分辨率圖像重構(gòu)[D];西安電子科技大學(xué);2011年
4 杜俊衛(wèi);基于聚類的文本遷移學(xué)習(xí)算法研究及應(yīng)用[D];山西財(cái)經(jīng)大學(xué);2011年
5 劉萍;多核正則化算法及相關(guān)問題[D];濟(jì)南大學(xué);2011年
6 吳科主;基于多任務(wù)的多層次選擇性集成學(xué)習(xí)的研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2010年
7 李文娟;網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年
8 殷力昂;一種在深度結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)原型的分類方法[D];上海交通大學(xué);2012年
9 陳雨強(qiáng);圖像與文本數(shù)據(jù)間的異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)[D];上海交通大學(xué);2012年
10 李煒;面向遷移學(xué)習(xí)的文本特征提取[D];天津大學(xué);2012年
【同被引文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 王金政;薛曉敏;路超;;我國(guó)蘋果生產(chǎn)現(xiàn)狀與發(fā)展對(duì)策[J];山東農(nóng)業(yè)科學(xué);2010年06期
2 朱春江;唐德善;馬文斌;;基于灰色理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)觀光農(nóng)業(yè)旅游人數(shù)的研究[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2006年04期
3 廖飛;;灰色系統(tǒng)在我國(guó)大豆供需預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年22期
4 王曄;胡同樂;曹克強(qiáng);;生長(zhǎng)季蘋果枝干輪紋病病菌分生孢子釋放的決定性因素[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2010年27期
5 楊振鋒,王偉東,叢佩華,馬智勇,李瑩;我國(guó)蘋果產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力分析[J];北方果樹;2004年S1期
6 楊華;伊凱;劉志;高樹青;姜孝軍;;蘋果病蟲害發(fā)生與防治現(xiàn)狀的調(diào)查研究[J];北方果樹;2009年02期
7 王田利;馬將令;;我國(guó)蘋果生產(chǎn)的六大變化[J];北方果樹;2009年06期
8 岳昊;邵春福;趙熠;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人和自行車交通識(shí)別方法[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期
9 董曉燕;王佳軍;楊華;高樹青;李剛;;遼寧省蘋果病蟲害發(fā)生與防治現(xiàn)狀[J];北方園藝;2010年22期
10 楊軍玉;王樹桐;劉淑香;曹克強(qiáng);;2010年全國(guó)蘋果園病蟲害發(fā)生及用藥情況調(diào)查分析[J];北方園藝;2011年20期
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條
1 宮霄霖;基于小波變換的不規(guī)則鄰域的數(shù)字圖像去噪算法研究[D];天津大學(xué);2010年
2 孫懿;小波包多載波通信系統(tǒng)的符號(hào)定時(shí)同步與自適應(yīng)均衡問題研究[D];天津大學(xué);2010年
3 賈寧;交通流元胞自動(dòng)機(jī)模型的解析與應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2010年
4 呂淑萍;小波網(wǎng)絡(luò)建模預(yù)報(bào)方法研究及其在股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年
5 羅黨;灰色決策問題的分析方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2005年
6 羅光坤;Morlet小波變換理論與應(yīng)用研究及軟件實(shí)現(xiàn)[D];南京航空航天大學(xué);2007年
7 閆峻;我國(guó)林業(yè)生物災(zāi)害管理的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析與對(duì)策研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2008年
8 賀萍;林業(yè)外來有害生物研究的國(guó)際比較與實(shí)證分析[D];北京林業(yè)大學(xué);2010年
9 許姜嚴(yán);基于小波的巖石節(jié)理裂隙圖像處理[D];電子科技大學(xué);2010年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 葉晨;風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年
2 方江曉;短期風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型的研究[D];北京交通大學(xué);2011年
3 陳鑫;工程量清單計(jì)價(jià)模式下投標(biāo)策略分析與研究[D];西華大學(xué);2011年
4 彭杏波;基于FPGA的交通信號(hào)模糊控制器的設(shè)計(jì)[D];蘭州理工大學(xué);2011年
5 劉秋平;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2011年
6 來建波;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)研究[D];云南大學(xué);2011年
7 劉志軍;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2011年
8 王拔群;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出分源預(yù)測(cè)的研究[D];安徽理工大學(xué);2010年
9 徐繼曾;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別的算法研究[D];天津大學(xué);2010年
10 黃加亮;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在船用低速柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2000年
【二級(jí)引證文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 王青燕;朱文興;仕小偉;李寧;;城市主干路交通溢流控制建模及仿真[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年04期
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條
1 陳曉露;交互式智能電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)與定價(jià)機(jī)制[D];上海交通大學(xué);2013年
2 仕小偉;城市主干路交通溢流建模及其仿真研究[D];山東大學(xué);2013年
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 鐘波;劉敏;;BNs-OLS-SARIMA對(duì)城市短時(shí)交通流的預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年10期
2 韓超,宋蘇,王成紅;基于ARIMA模型的短時(shí)交通流實(shí)時(shí)自適應(yīng)預(yù)測(cè)[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2004年07期
3 胡潔;;BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)結(jié)果比較[J];長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版)理工卷;2007年03期
4 任雪蓮;陳曉芬;馬駿;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法在短時(shí)交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];河北交通科技;2009年02期
5 任雪蓮;陳曉芬;馬駿;;BP-GA算法在短時(shí)交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J];道路交通與安全;2009年02期
6 夏英;梁中軍;;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)估計(jì)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2009年12期
7 黃洪瓊;湯天浩;;基于最優(yōu)梯度自適應(yīng)優(yōu)化算法的交通流預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程;2007年07期
8 李雁;陸海亭;張寧;;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)建模因素和建模策略[J];公路;2010年04期
9 盛鵬;趙樹龍;宋萬忠;劉怡光;楊夢(mèng)龍;;基于旅行時(shí)間檢測(cè)系統(tǒng)的交通應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年11期
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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 唐麗娜;張衛(wèi)華;;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法的比較研究[A];2007第三屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2007年
2 張利;李星毅;施化吉;;一種基于ARIMA模型的短時(shí)交通流量改進(jìn)預(yù)測(cè)算法[A];2007第三屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2007年
3 王世偉;石洋;;關(guān)于交通容量的計(jì)算問題[A];中國(guó)航海學(xué)會(huì)2005年度學(xué)術(shù)交流會(huì)優(yōu)秀論文集[C];2005年
4 孟劍平;張解放;;元胞自動(dòng)機(jī)模型中減速帶對(duì)交通流的影響研究[A];第七屆全國(guó)水動(dòng)力學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議暨第十九屆全國(guó)水動(dòng)力學(xué)研討會(huì)文集（上冊(cè)）[C];2005年
5 李嘉林;劉濤;陳小川;;城市中心區(qū)地下空間開發(fā)與利用[A];城市地下空間開發(fā)與地下工程施工技術(shù)高層論壇論文集[C];2004年
6 崔洪軍;陸建;;大型活動(dòng)交通流時(shí)空消散模型研究[A];第一屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2005年
7 姜敏華;張曉東;;穩(wěn)定轉(zhuǎn)彎比例下的交通流預(yù)測(cè)[A];2007第三屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2007年
8 紀(jì)江濤;杜學(xué)東;;基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能交通系統(tǒng)模型研究[A];2008第四屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2008年
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10 馮朝卿;林麗華;田瑞;;城市交叉路口交通流及尾氣污染調(diào)查分析研究[A];2007第三屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2007年
中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 張繼光;[N];中國(guó)石油報(bào);2007年
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3 涂孝豐 楊冬;[N];江蘇經(jīng)濟(jì)報(bào);2006年
4 記者 閻曉明;[N];人民日?qǐng)?bào);2006年
5 陳運(yùn)軍 何書彬;[N];廈門日?qǐng)?bào);2007年
6 洪燕杰;[N];中華建筑報(bào);2004年
7 記者 吳向正 通訊員 宋惕安 王營(yíng)定;[N];寧波日?qǐng)?bào);2005年
8 記者 張靖;[N];北京日?qǐng)?bào);2006年
9 記者 孔繁紅;[N];人民公安報(bào)·交通安全周刊;2006年
10 張亦嶸;[N];法制日?qǐng)?bào);2008年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 姚智勝;基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)理論與方法研究[D];北京交通大學(xué);2007年
2 姚琛;基于信息提取計(jì)算的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2011年
3 于福華;特長(zhǎng)高速公路隧道交通流研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2011年
4 孫曉亮;城市道路交通狀態(tài)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2013年
5 朱琳;城市快速路交通態(tài)勢(shì)評(píng)估理論與方法研究[D];北京交通大學(xué);2013年
6 張立東;城市交通溢流智能協(xié)調(diào)控制算法研究[D];山東大學(xué);2012年
7 齊馳;近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法及其在交通中的應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2012年
8 張俊友;高速公路交通控制與誘導(dǎo)方法的研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年
9 李松;交通流混沌轉(zhuǎn)化現(xiàn)象研究[D];天津大學(xué);2006年
10 劉峰濤;宏微觀交通運(yùn)輸系統(tǒng)的復(fù)雜性測(cè)度及其管控應(yīng)用[D];天津大學(xué);2007年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 高雅;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法的研究[D];華東師范大學(xué);2011年
2 張麗;基于云平臺(tái)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2013年
3 徐健銳;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)中的若干問題研究[D];江蘇大學(xué);2010年
4 紀(jì)冬梅;基于組合模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法[D];華東理工大學(xué);2012年
5 魏文;基于混沌和PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2010年
6 徐永俊;基于混沌和SVR的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D];西南交通大學(xué);2011年
7 高為;基于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D];重慶交通大學(xué);2011年
8 吳漢;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)及路徑選擇問題的研究[D];浙江大學(xué);2013年
9 韓超;短時(shí)交通流預(yù)測(cè)的研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2012年
10 張蕊;城市道路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)[D];五邑大學(xué);2008年
本文關(guān)鍵詞：城市交通溢流智能協(xié)調(diào)控制算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
，本文編號(hào)：127555
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