【摘 要】
：
提出了一种基于KSOM-BP神经网络的交通流短时预测模型。利用基于核函数的样本自组织映射神经网络（KSOM）,在没有任何先验知识的情况下,自组织、自学习地将具有相似统计特性的历
【机 构】
：
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学交通学院,吉林大学汽车工程学院
论文部分内容阅读
提出了一种基于KSOM-BP神经网络的交通流短时预测模型。利用基于核函数的样本自组织映射神经网络（KSOM）,在没有任何先验知识的情况下,自组织、自学习地将具有相似统计特性的历史样本划分成一类,促使分类样本统计特性更集中显著。对每个类别的样本分别建立动量-自适应学习速率的BP神经网络预测模型,以期提高交通流短时预测精度,减少预测时间。结合实际城市道路数据对模型进行验证。验证结果表明：KSOM-BP神经网络的预测误差统计指标MARE小于7%,比基于全部样本训练的BP神经网络的MARE减少4%左右;同时,KS
其他文献
目的 分析血清转氨酶在腹部闭合性损伤后肝脏受损程度评估中的应用价值。方法 将80例腹部闭合性损伤患者分为肝损伤组（38例）和无肝损伤组（42例）。对肝损伤患者分级并检测血清GGT
<正>随着现代信息技术的快速发展,多媒体技术已越来越广泛地应用于各个领域,它以其优越的性能成为教育界提高教学质量、改革教学方式的重要手段。在更新教育理念、提高教学效
由于人们大规模地开采矿产资源及进行不合理的工程活动，柳林县成为了地质灾害多发区．本文总结了柳林县地质灾害的主要类型，分析了柳林县主要地质灾害的分布范围及形成的原因，并由
在电动车行业内，产品形态的不断升级递进，延伸了行业的生命周期。而行业伟大时代的到来，是由像雄鹰翱翔冲破雾霾的企业所开创。产业演进是必然，行业边界的打破也是必然。
针对SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)边缘检测算子在强噪声环境中容易产生虚假边缘的不足,提出了基于同化核分割相同值(Univalue segment assimi-lating nucleus,USAN)区域特征融合的边缘检测方法——FUSAN(Fusion-USAN)算子。该算子在利用USAN区域大小信息提取潜在边缘点的基础
图像识别技术在曾经的年代里,很多是基于庞大的计算规模的基础之上的,不可调和的矛盾普遍存在于运算量和运算精度之间。近年来为解决这一问题提供了新的途径,那就是人工神经
“它有的，我必须有，必须把它干倒。这个时代已经过去了。”2017年6月29目，马云在天津举行的首届世界智能大会上如是说。对于电动车行业也一样，互相竞争的时代已经过去，合作共赢才
应用离散单元方法结合PFC^2D软件，对多孔沥青混合料的级配进行了评价，建立了细观尺度上的直观离散元数值模型，构建了粗细两种级配的PAC-13多孔沥青混合料骨架结构二维模型，进行了
2016年7月5日,智在必得——2016比德文智慧3.0产品推广暨旺季启动会在青岛银沙滩之畔激情开幕。会上,比德文发布旺季作战策略并正式推出智慧3.0产品,来自全国各地的300多家经
本实用新型涉及一种电动自行车电池盒固定机构,包括:车架管、防盗锁座及控制器放置盒,车架管采用双层管,双层管包括周向闭合的外管及设置于外管内部沿外管的轴向设置的隔板,