车流量建模是车联网（vehicular Ad Hoc network，VANET）路由、多媒体接入协议、无线算法设计的基础。准确的车流量模型将对智能交通系统（intelligent transportation system，ITS）实时调度和车联网的信息安全起到十分重要的作用。基于上海市的交通流量数据，利用自回归（auto regressive，AR）模型与神经（back-propagation，BP）网络模型对车流量实测数据进行了仿真对比，给出了相应的预测结果。研究发现，两个模型均能有效地对数据进行跟踪与预测，但对不同时段数据预测的准确性有所不同。研究结果将为未来智能交通应用、车联网的理论研究等提供有力依据。
2022-12-27 07:26:11
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数据集以 ZIP 格式上传。数据集包含数据集的 5 个变体，有关变种的详细信息和详细分析读取并引用研究论文
file/opensearch/documents/92841/Dataset.csv
2022-12-26 22:37:35
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MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:29
444KB
MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
416KB
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
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根据某矿区工作面的地质采矿条件、经验参数值和地表移动观测站实测资料,基于Matlab运用曲线拟合法,采用概率积分函数模型编程,求出在该工作面地质采矿条件下的地表移动变形预计参数,并利用所求参数,通过Matlab编程实现了工作面走向和倾向方向的下沉值和水平移动值的自动生产及其二维可视化,实测值和预计值的拟合残差及其中误差的自动解算,进而实现了采区地表任意点下沉值和水平移动值的自动计算及其三维可视化。
2022-12-25 16:50:06
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包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。
在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。
1 数据探索与数据预处理
1.1 赛题回顾
1.2 数据探索性分析与异常值处理
1.3 相关性分析
2 特征工程
2.1 光伏发电领域特征
2.2 高阶环境特征
3 模型构建与调试
3.1 预测模型整体结构
3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试
3.3 基于LSTM的模型构建与调试
3.4 模型融合与总结
4 总结与展望
参考文献
2022-12-25 13:28:50
1.88MB
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