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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
基于支持向量机的动态交通流量预测方法研究，郑友妍，吕永波，动态交通流量预测是交通控制、车辆导航等领域需要解决的重要问题之一。研究动态交通量预测的理论和方法，对于缓解城市交通堵塞、
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
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
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广州市滨江路交通流量调查与分析，赵建明，沙志仁，滨江路，滨临于珠江南岸，是广州市海珠区的主要东西向道路之一。近几年来，随着路旁住宅楼的急速增长，滨江路上的交通流量也大大
该报告致力于深入研究道路网络上的实时交通流量预测，以期通过先进的技术手段提高交通系统的管理水平。通过对交通数据的仔细分析，我们将关注在道路网络中进行实时交通流量预测的新颖方法和技术。研究的主要目标是创
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
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