交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

使用变分贝叶斯方法的非高斯噪声状态估计的交互多模型方法

基于交互式多模型算法进行仿真，.程序中采用了两个模型,将CV，CT模型混合起来进行估计，仿真场景可以自己设计，完成车辆位置跟踪。

多模型交互式卡尔曼滤波 内蒙古大学海洋电子信息实验室 * 第三章 多模型交互式卡尔曼滤波

闪烁噪声是一种非高斯噪声.为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM(Interacting Multiple Models)算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法―――粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF(Unscented Particle Filter)代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF_IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度.

RMDL：RMDL：用于分类的随机多模型深度学习

星环多模型数据库详细介绍

该软件包包含： 1、最近推出的自主学习算法——Autonomous Learning Multi-Model (ALMMo) System； 2. 分类演示； 3. 回归演示。 参考： PP Angelov、X. Gu、JC Principe，“从数据流中自主学习多模型系统”，IEEE Transactions on Fuzzy Systems，第一卷。 26(4)，第 2213-2224 页，2018 年。 如果代码有帮助，请引用这篇论文。 此代码的 Python 版本位于： https : //www.researchgate.net/publication/327282404_First-Order_Autonomous_Learning_Multi-Model_System_source_code_Python_version 如对代码有任何疑问，请联系Plamen P

随着多模型数据库与NO-SQL变得越来越流行，很多数据库厂商都标榜自己是“多数据模型”。所以仅仅从市面上现存的多模型数据库产品（有些真的是多模型数据库，有些仅仅将自己炒作成多模型数据库）去总结，很难对多模型数据库有明确的定义，这也导致那些为自己的产品或者项目寻求多模型解决方案的人员对多模型数据库产品的理解不清晰。 对于多模型数据库的理解，最终要的一点就是：我们一定要认识到叠加的多模型方案（例如基于document或者k-v存储之上的Graph层，这其实也算是多模型）与native多模型方案是不同的。

Matlab交互式多模型UKF和EKF滤波程序（附说明文档）