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大数据-算法-面向交通运行状态评价的多源异质交通流数据融合技术方法研究.pdf

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点云前景分割基础代码kitti数据集与图像融合分析.zip

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基于注意力机制和特征融合改进的小目标检测算法

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（eBook）超融合数据中心网络

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(多媒体) 敏捷园区解决方案有线无线深度融合配置指导

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安全技术-网络信息-面向无线异构融合网络的AAA及其工程设计.pdf

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人工智能-机器学习-核动力装置数据融合智能诊断系统应用研究.pdf

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人工智能-机器学习-湖南电信固定移动通信融合发展策略研究.pdf

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2022-05-06 14:11:46 5.43MB 人工智能 文档资料 机器学习

基于AＲIMA 和灰色模型加权组合的短期交通流预测

交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分，应用于交通流预测的方法非常多，由于实际路况的复杂性和单个.方法的局限性，现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题，采用数据融合的方法，对传感器采集的原始数据做数据预.处理，利用小波分析去除信号多余的噪声，然后利用AＲIMA 模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模，得出两者.各自的预测结果后，找出最佳权值对两种模型的结果进行加权，得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明，该组合模型.改善了单个预测方法的短处，使得预测精度有所提高。

2022-05-06 13:10:59 1.5MB 数据融合; AＲIMA; 灰色模型; 加权;

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