随机森林预测交通流量.rar
这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。
提出通过小波分解对各负荷子序列进行特性分析初选影响因素后,采用信息熵法从初选变量中自动筛选出对负荷较重要的因素,然后采用改进的主成分分析法消除重要影响因素间的相关性,采用动态聚类法对各分解序列的样本归
针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波
论文研究-基于小波分解与重构的交通流短时预测法.pdf, 交通流短时预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏
Matlab小波神经网络进行短期电力负荷预测-小波神经网络进行短期电力负荷预测.rar小波神经网络进行短期电力负荷预测
matlab内含BP、RBF、Elman神经网络等模型,用于时间序列预测,比较基础,应用简单,比较容易上手。
本人在数学建模过程中撰写的matlab代码,完全可用,功能是利用BP神经网络对时间序列进行预测,内含matlab格式的数据,便于运行检验。
提供完整的 MATLAB 程序和数据集。如有疑问,欢迎咨询。提供其他机器人相关程序。
利用多元线性回归对交通流进行学习和预测,利用主成分分析进行数据压缩,利用多种聚类方法对于数据进行聚类。