基于灰关联与少数据云推理的短时交通流预测模型

在大数据时代，在城市复杂交通环境中，实现实时、准确的交通流预测，是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型（distributedurban

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

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

用于岭回归模型进行交通流量预测的基础数据。根据已有的交通流量数据，对以后时间的车流量的信息进行回归预测。数据来源：某路口的交通流量监测数据，记录全年小时级别的车流量。

本文研究了当前一些主流元胞自动机交通流模型，并对各种不同模型从单、双车道和更新规则进行了分类与评价。通过计算机数值模拟各种模型，探索模拟结果中出现的非线性现象，并结合实测交通现象，验证模型的适用性，对

加权的灰色关联度的计算，matlab程序

混合交通流的社会力模型分析,黎茂盛,陈大飞,以社会力模型为基础构建了自行车与机动车混合交通流的动力学分析方法。该方法考虑了车辆在行驶过程中同时受到内在和外在两种力的

连续交通流模型的并行计算

针对公交客流的时变特征，假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关，提出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型，给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理算法，揭示了它们之间的因果关系；通过南通