基于NetLogo的终端区交通流仿真

交通流量序列具有不平稳性、周期性、易受节假日等因素影响的特点，因此交通流量预测是一项困难的任务。针对交通流量序列的预测问题，设计了一种基于深度学习的交通流量预测模型。模型融合了卷积神经网络和长短时记忆

基于滚动预测和残差修正的短时交通流预测，唐湘晋，卢俊华，实时准确的交通流量预测是交通控制与诱导的前提及关键，本文针对可靠性原始交通流量数据非常匮乏的情况,利用灰色系统小样本的特�

为了提高短时交通流预测的精度,针对现有灰色模型,利用一阶线性微分白化方程拟合交通流数据。针对交通流数据波动性较高和易失真的缺点,提出一种基于灰色ELM神经网络的短时交通流预测方法。首先对短时交通流数据

基于数据挖掘的交通流预测模型2022修订版综合文献中的一节ppt课程2022年修订版本

基于声波的高速公路交通流状态侦测研究,胡永举,关强,本文结合交通流理论和噪声传播理论,提出一种全新的高速公路交通流状态判定方法,给出了具体的检测方法和数值处理方法,以及对交

该研究旨在探索利用小波神经网络进行交通流量预测的方法。通过分析短时交通流量数据，利用小波分析和神经网络算法，我们建立了一个有效的预测模型。该模型可以提供有关未来交通流量的准确预测，为交通管理和规划提供

为了改善多车道、路况可变、流量可变的复杂交通环境中关于道路交通流量的问题, 采用多时段延时动力系 统思想, 建立了基于动力系统的道路交通流量新模型. 该模型可以描述前后多时间段对道路交通流量的相互影响

基于遗传算法的小波神经网络交通流预测-基于遗传算法的小波神经网络交通流预测.pdf基于遗传算法的小波神经网络交通流预测.pdf基于遗传算法的小波神经网络交通流预测

KOUPL1P1-交通流量控制 高斯约旦消除法的交通流控制

基于卡尔曼方法的预测短时交通流量的程序实现-Toachievebasedonthetheshort-timetrafficflowofthethetheforecastoftheKalmanmetho