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短時交通信息智能預測理論及方法 版權信息
- ISBN：9787114131486
- 條形碼：9787114131486 ; 978-7-114-13148-6
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
短時交通信息智能預測理論及方法 本書特色
本書從交通信息預測的研究意義、基本理論及分類等基本背景知識人手，介紹了作者在交通數據 的異常值祛除、噪聲抑制及缺失數據填補等預處理方法上的研究成果，對基于不確定性理論的一些預 測模型進行了比較研究，并在此基礎之上提出了兩種基于非監督學習方法的單步智能預測模型，在本 書*后著重介紹了作者在多步預測方面的研究成果，并結合實驗研究論證了五種多步預測新方法的有 效性。 本書可供同行學者參考閱讀，也可作為參考書供相關專業研究生學習。
短時交通信息智能預測理論及方法 內容簡介
本書從交通信息預測的研究意義、基本理論及分類等基本背景知識入手，介紹了作者在交通數據的異常值祛除、噪聲抑制及缺失數據填補等預處理方法上的研究成果，對基于不確定性理論的一些預測模型進行了比較研究，并在此基礎之上提出了兩種基于非監督學習方法的單步智能預測模型，在本書*后著重介紹了作者在多步預測方面的研究成果，并結合實驗研究論證了五種多步預測新方法的有效性，本書可供同行學者參考閱讀，也可作為參考書供相關專業研究生學習。
短時交通信息智能預測理論及方法 目錄
第6章基于局部近似隸屬函數模糊聚類的模糊單步預測方法
6.1 預測方法概述
6.2基于局部近似隸屬函數模糊聚類算法
6.3基于局部隸屬函數模糊聚類的參數及規則確定方法
6.4仿真實例
第7章基于高斯混合模型的模糊單步預測方法
7.1預測方法概述
7.2輸入變量選擇
7.3基于*近鄰聚類及高斯混合模型的參數和規則確定方法
7.4仿真實例
第8章多步模糊預測方法
8.1 直接多步模糊預測方法
8.2循環多步模糊預測方法
8.3組合多步預測方法第6章基于局部近似隸屬函數模糊聚類的模糊單步預測方法 6.1 預測方法概述 6.2基于局部近似隸屬函數模糊聚類算法 6.3基于局部隸屬函數模糊聚類的參數及規則確定方法 6.4仿真實例 第7章基于高斯混合模型的模糊單步預測方法 7.1預測方法概述 7.2輸入變量選擇 7.3基于*近鄰聚類及高斯混合模型的參數和規則確定方法 7.4仿真實例 第8章多步模糊預測方法 8.1 直接多步模糊預測方法 8.2循環多步模糊預測方法 8.3組合多步預測方法 8.4基于偏差序列的多步模糊預測方法 8.5基于偏差累加序列的多步模糊預測方法 8.6多步預測方法對比分析 參考文獻信息
6.1 預測方法概述
6.2基于局部近似隸屬函數模糊聚類算法
6.3基于局部隸屬函數模糊聚類的參數及規則確定方法
6.4仿真實例
第7章基于高斯混合模型的模糊單步預測方法
7.1預測方法概述
7.2輸入變量選擇
7.3基于*近鄰聚類及高斯混合模型的參數和規則確定方法
7.4仿真實例
第8章多步模糊預測方法
8.1 直接多步模糊預測方法
8.2循環多步模糊預測方法
8.3組合多步預測方法第6章基于局部近似隸屬函數模糊聚類的模糊單步預測方法 6.1 預測方法概述 6.2基于局部近似隸屬函數模糊聚類算法 6.3基于局部隸屬函數模糊聚類的參數及規則確定方法 6.4仿真實例 第7章基于高斯混合模型的模糊單步預測方法 7.1預測方法概述 7.2輸入變量選擇 7.3基于*近鄰聚類及高斯混合模型的參數和規則確定方法 7.4仿真實例 第8章多步模糊預測方法 8.1 直接多步模糊預測方法 8.2循環多步模糊預測方法 8.3組合多步預測方法 8.4基于偏差序列的多步模糊預測方法 8.5基于偏差累加序列的多步模糊預測方法 8.6多步預測方法對比分析 參考文獻信息
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