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短时间内挖掘和分析高速公路交通流数据,实时准确预测短时交通流状态,是建立有效的交通诱导系统,改善高速公路服务水平的有效措施。交通流具有明显的不确定性、随机性、复杂性及时空相关性,现有短时交通流预测模型在预测能力和精度上往往存在着不同程度的限制。研究基于张量理论,构建了多维度的动态张量模型,采用HaLRTC预测算法,并给出了算法的逻辑流程图。实验结果表明,HaLRTC算法可通过挖掘数据规律同时完成一周七天的预测,具有更好的预测精度。 相似文献
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本文通过新疆统计年鉴中仅有的新疆1990-2015年的交通客运量数据为研究对象,先利用时间序列(指数平滑和ARIMA)模型和非线性回归方法,进行初步地统计分析。根据预测误差最小的原则确定采用指数平滑模型和ARIMA(1,1,1)模型客运量预测的平均值作为新疆交通总客运量的最终预测方法.并给出了新疆2016—2020年的交通客运总量以及公路、铁路、民航等各客运量的预测结果。 相似文献
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交通流存在着自由流、同步流和堵塞流三种状态，各种状态均表现出不同的特点和性质，企图用某一种算法进行短时交通流预测结果的准确性受到影响。其中，同步流状态准确的预测和诱导，可能最在限度地减少并尽可能避免交通拥挤出现的次数与持续时间，利用混沌预测技术对其进行短期预测，可得到较好的预测效果。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
恶劣天气的公路交通极易瘫痪,设计公路交通优化调度模型,提高公路交通网络的稳定性和抗毁坏性。传统的公路交通调度模型采用并行微观矢量等价加权结构,各重点路段和路口节点不能有效区别评价,调度效果不好。提出一种基于多维矢量线性规划的恶劣天气下的公路交通有效调度模型。进行恶劣天气下的交通路网信息采集,构建PID神经网络路网模型,路网模型采用一个5元组表示,提取制约交通拥堵的关键信息。设计恶劣天气下的交通拥塞检测算法,根据多维矢量线性规划可得单位路径行程时间下的拥塞状态联合分布,计算最佳适应度值,实现交通优化调度。仿真结果表明,采用该模型进行公路交通拥塞程度检测和调度,检测精度较高,能准确反映公路交通的实时状态信息,通过有效调度能大幅度提供公路交通的通行效率,应用价值较高。 相似文献
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本文基于多层前馈神经网络误差反传（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法。根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。 相似文献
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房地产销售价格指数是指导业界活动和市场研究的有效工具,但是预测的准确程度一直是人们倍加关注的。人工神经网络是一门新兴交叉学科,近年来被越来越多的应用到了实际问题的预测中,显示出其广阔的应用前景,特别是人工神经网络具有预测非线性系统未来行为的巨大潜力。因此,本文提出了用人工神经网络对房地产销售价格指数进行预测的方法,首先将输入数据进行预处理,再利用多层前馈神经网络BP算法来研究人工神经网络在房地产销售价格指数预测中的应用问题,最后得出神经网络方法预测精度较高的结论。 相似文献
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设备维修方式由事后维修和定期维修逐步向基于状态维修进行转变,而故障预测(剩余寿命预测)则是基于状态维修的关键.本文介绍了动态贝叶斯网络的基本原理,在此基础上提出了利用动态贝叶斯网络进行故障预测的方法和步骤,最后将本方法应用于流体控制器的故障预测,结果验证了本方法的有效性. 相似文献
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雷暴是积雨云内部或积雨云与大地之间的一种放电现象,积雨云的形成是产生雷暴的必要条件。雷暴的产生常常伴随大风、大雨或冰雹等极端天气的出现,这些恶劣天气还会给人身、建筑设施、交通、通讯等造成伤害,所以怎样准确观测雷暴的方位及判别移动路径的方法显得尤为重要。因此,为了获得准确的雷暴资料,对雷暴方位和移动要准确记载。本文主要从四个方面来讲实际观测中需要注意的问题,为提高雷暴观测记录的准确性提供参考。 相似文献
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为了提高电力负荷预测的精度,将天气、日期因素纳入到了计算的范畴中来,使用基于模糊聚类的对相似日进行选取,得出该日的短期电力负荷预测模型。本文算法将天气、日期因素建立起模糊系数特性映射表,实现了对应影响因素的量化处理,便于算法的实现。然后,使用模糊聚类算法对相关的数据进行分类,因为使用了相似日,因此,样本的数量得以大大减少,提高了算法的速度和准确度。本文的是力负荷模型将天气、日期考虑进了电力负荷预测影响的因素中去,减少了算法在预测上的随机性。仿真实验结果证明了该算法拥有更高的预测精度。 相似文献
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目前国内外已有的创新指数主要是基于创新能力与创新绩效测度的,而且全部是年度数据,存在如下缺点:动态性和时效性不足,指标宽泛,指标间的时序性缺乏,而且无预警功能,不能及时反映区域的科技创新活动景气状态,对科技创新政策的引导作用不强。本文从测度科技创新景气状态的视角出发,基于熊彼特的创新周期理论,研究了区域科技创新景气指数构建的理论基础,探讨了基于合成指数构建科技创新景气指数的方法,并构建了一套基于季度数据测度的深圳南山区科技创新景气指数。研究表明基于季度数据合成的科技创新景气指数可以及时、动态地反映区域科技创新的景气状况,预测科技创新的发展趋势,这对区域科技创新政策的制定、反馈、科技资源的配置有很大的指导意义。 相似文献
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研究浮动车数据对预测交通状态有着重大意义,是改善交通拥堵的一种有效方法。浮动车一般是指安装了GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交车和出租车。本文以深圳市福田区香蜜湖路、新洲路和北环大道部分主干道及周边关联道路七天内的浮动车数据为例,根据浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置信息,将其转换为WGS-84坐标系下的坐标,结合隐马尔可夫模型进行地图匹配,使浮动车数据和城市道路在时间及空间上关联起来,最终得到浮动车所经过道路的交通信息,从而对交通状况进行研究与预测,这对于缓解城市交通压力、提升交通管理效率有着非常重要的应用价值。 相似文献