基于小波神经网络的交通流量预测研究

针对矿区供热负荷强非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了采用小波神经网络进行负荷预测的方法。为了克服小波神经网络易于陷入局部最小、收敛速度慢等问题,采用全局搜索能力强、收敛速度快的扩展蚁群算法对小

针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据,运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干

针对提升机液压站故障特性,以小波神经网络为工具建立了其故障预测模型。介绍了小波神经网络的结构、算法以及训练流程。分析了影响液压站故障因素,建立了其预测模型。在MATLAB环境下对网络进行训练。实验表明

精确的交通流量分配计算模型, 能为实际的交通工程应用提供具体的流量出入速率或者信号灯控制时间方案, 具有重大价值。首次将动态交通流量分配拟化为网络负载均衡问题, 使用漏桶理论和网络演算方法, 将交通的

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随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模极为庞大和复杂，网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立了一个基于RBF神经网络的流量模型，给出了RBF神经网络的

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