短时预测相关论文
有害藻华（Harmful Algal Blooms, HABs）近年来在全球频繁发生，实时预报水体藻华的出现时间和区域，可为环保监督管理部门提供有效的参考......
针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题，提出一种改进萤火虫算法（IFA）优化RBF神经网络的短时交通流预测模型（IFA-RBF）.......
针对进港旅客分布态势的预测能力不足问题,以某机场进港航班信息与进港旅客人数数据为基础,探究进港旅客到达分布规律。通过平衡特......
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研......
随着互联网经济的快速发展,网约车成为人们日常出行的重要交通方式之一。网约车凭借其“门到门”的服务满足了居民对出行质量的要......
公路疏运是我国散杂货港口疏港作业的重要方式之一。为保证公路疏运效率,港方通常提前制定车辆提货作业的资源投放计划,但计划由人......
准确掌握城市轨道交通客流的短时变化规律是制定应急措施和提高运营效率的关键依据，研究主要目的是从影响客流预测精度因素的视角探......
对轨道交通进行客流预测,不仅是进行轨道交通运营的基础,同时也决定了轨道交通的运营效率。为了提高轨道交通的短时预测效果,提出......
交通流数据体量大,结构复杂,具有很强的非线性特征。如何有效利用海量的交通流数据,对城市交通进行准确实时的短时预测是一个富有......
为了提高行程时间短时预测的准确性,本文提出了基于多源交通数据可靠性的行程时间短时预测方法.该方法首先通过构建差分自回归移动......
城市交通问题是困扰城市发展、制约城市经济建设的重要因素。针对城市交通拥堵问题的解决途径主要有交通诱导和交通控制,而实现交......
快速路的拥堵已成为城市交通面临的重要问题，其成因是多方面的，主要有快速路交通负荷超过其通行能力、突发交通事故、进出口匝道不畅......
在国际社会中,对交通数据的短期预测研究一直很活跃。交通工程学者在这一领域过去的几十年的研究中,做出了大量的研究工作,并取得......
城市人口迅猛增加以及居民生活水平稳步提升,导致城市机动车保有量和使用频率急剧增长。停车需求不断上升使得在城市规划中需要配......
分布式太阳能利用是解决城市能源短缺、缓解生态压力的有效方式,其中建筑物屋顶是分布式太阳能设备较为理想的利用场景。建筑物屋......
在经济高速发展的今天,交通问题日益严重,交通拥堵状态的判别及预测问题成为了城市智能交通体系中的研究热点之一。本文针对交通拥......
居民出行行为分析是城市综合交通系统规划和城市建设规划中非常重要的基础性工作,也是制定交通政策的有效依据。因此,研究城市居民......
随着城市交通拥堵的加剧,为道路使用者和交通管理者提供实时准确的交通信息已成为智能交通系统面临的关键挑战之一。而相较于其他......
短时交通流预测对于动态交通诱导，先进的交通管理以及交通控制与安全等方面都具有重要的意义。短时交通流预测的研究在国内外一直都......
作为准确描述公共交通需求的重要数据，公交客流OD(Origin-Destination)矩阵的实时估计及短时预测是公共交通系统智能化运营、管理及......
随着城市的不断发展，城市交通拥堵成为越来越普遍的现象，上下班高峰期、突发事故、雨雪天气等很多因素会造成道路拥堵。道路拥堵不仅......
城市轨道交通是一种新型的公共交通方式，因其大载运量、快捷、舒适等突出特点，已成为国内各大城市缓解交通拥堵的有效手段。随着城市......
经济快速发展使得机动车保有量呈爆炸性增长,随之而来的便是交通状况的日益复杂以及交通问题的频出。交通拥堵不仅会对社会经济产......
为提高预测精度和降低计算复杂度,提出了一种基于时空关联和BP_Adaboost的短时交通参数预测方法。首先,通过分析交通参数之间的时......
考虑到直接对经验模式分解(EMD)所得多个分量分别建模预测会引入多重随机误差和产生较大预测工作量,提出一种基于游程检测法重构原......
隧道是城市交通的咽喉所在,为了有效引导隧道交通流,实现隧道交通状况的实时发布,从而引导驾驶员理性进出隧道,准确可靠的数据采集......
针对智能交通系统的开发,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和RBF网络非线性组合的短时交通流预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络将......
提出基于小波分析与神经网络的交通流短时预测方法，把多维输入进行小波分解降维，预测由多个子网络独立完成，有效解决了多维神经网络的......
在某停车场泊位变化实测数据分析的基础上，建立了一个停车场有效泊位占有率短时预测模型．南京某停车场实测泊位数据分析表明，在不同的......
用户侧供能负荷预测是能源互联网的关键技术之一,在能源互联网的运行管理中起着重要的作用。高精度的用户侧供能负荷预测能够提高......
普查2002-2006年3—5月和9-11月河南省5站以上连片日降雨量为小到中雨的133个降水日的天气形势，对其中69个降水日的郑州714CD多普勒......
近年来我国高铁、公路、地铁等基础建设项目不断增加,其中隧道工程的建设也大量展开,施工过程中的各类事故和地质灾害也越发频繁,......
将矿井瓦斯作为研究对象,结合小波神经网络构建预测模型,并采用改进算法对预测模型进行训练和进化。优化网络中的模型参数,完成对......
文中针对交叉口交通冲突量的非线性时间序列特性,将人工神经网络和小波分析理论引入交通安全科学领域,并将两者有机地结合起来,构......
为提高客流预测的精度,构建轨道交通站点客流多变量时间序列预测模型。基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究采用方向梯度直方......
准确的交通流短时预测是智能交通系统，尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的......
城市干线协调控制是智能交通研究的关键环节。由于交通流是一个时变的、复杂的非线性系统，具有高度的不确定性、随机性，因此很难建立......
基于高速公路交通量短时变化的非线性、不确定性和复杂性,利用支持向量回归模型,提出一种核函数切换的预测方法.首先,通过历史数据......
运用决策树对城市道路上下游短时交通流量关系进行了分析,并建立了相应的规则库,得到了一个城市短时交通流的预测方法,为城市交通......
为精确地实现Ka频段星地链路降雨衰减的短时趋势和强度预测,提出了一种基于数值天气预报的降雨衰减短时预测方法,设计了降雨衰减预......
在原有的基于以太网的自动抄表系统基础上增加了基于CDMA的无线自动抄表功能和短时用水量预测功能。该系统具有学习速度快．在小样本......
地图匹配算法的有效性和可靠性对于车载导航系统而言非常重要,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下(如道路交叉口)仍然不能......
针对卡尔曼滤波应用需要构建精确数学模型的局限,提出将广义回归神经网络与卡尔曼滤波相融合,并将其用于短时交通流预测。这种融合......
随着移动互联网的飞速发展,特别是移动智能手机的普及,近年来网约车行业快速发展,越来越多的人选择个性化的网约车服务。虽然相较......
针对长江中游河段航道水位变化时空特征,本文建立了基于时间序列分析ARIMA模型的短时水位预测模型。结合监利、汉口、安庆水位观测......
短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,......
电力系统负荷预测在电力系统调度、用电、规划中起着至关重要的作用。通过对历史数据的分析和研究,基于MATLAB软件平台对ARMA时间......
