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基于EEMD的多分量组合
短时交通流预测
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方法的研究-适合交通流预测分析研究
2021-04-02 09:13:30
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基于深度学习的路网
短时交通流预测
_焦琴琴
通过实验仿真分析得出:( 1 )趋势项信号可以影响预测的精度,设置最优的频谱 阈值去除趋势项能够使得预测误差减少 5% ;( 2 )压缩后的路网预测运行时间明显减 少,节约时间 90% ;( 3 )本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型,预测 误差比 SVR 模型减少 8% ,路网中各个路段的平均预测精度可以达到 92%
2019-12-21 22:13:23
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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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