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高速公路交通流預測建模與分析 版權信息
- ISBN：9787118134490
- 條形碼：9787118134490 ; 978-7-118-13449-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高速公路交通流預測建模與分析 內容簡介
本書圍繞高速公路交通網絡狀態、交通數據質量、交通流復雜影響因素、多步交通流預測等內容開展建模與分析。本書首先構建了交通網絡狀態分析模型，基于多模態識別實現交通狀態特征提取，利用多任務共享機制實現了對路網時空特征的表達，從而分析遠景交通網絡狀態；然后在此基礎上，針對公路開放環境下采集數據存在噪聲問題，結合特征選擇與數據重構提出了兩種交通流數據降噪方法，有效降低了噪聲數據對模型影響：然后針對交通流復雜影響因素難以整合的問題，從多特征角度定量分析交通流影響因素，挖掘復雜因素與交通流變化間的關系；*后為了支撐長時道路決策，針對多步交通流預測誤差累積問題，設計了多步交通流預測方法，為實現路徑規劃、交通管控等提供了可行性。本書內容翔實明確，主要面向從事智能交通系統、計算機建模、交通工程等研究工作的科研人員，為其在相關研究工作中提供思路和研究方法，同時也可作為計算機相關專業研究生的參考資料。
高速公路交通流預測建模與分析 目錄
**章 緒論1.1 本書研究背景及現狀1.2 本書研究的主要內容及結構參考文獻第二章 交通流相關概念及預測方法2.1 交通流的基本概念和特征2.2 交通流預測分類2.3 交通流預測方法分析2.4 小結參考文獻第三章 交通網絡狀態分析與研究3.1 引言3.2 相關工作3.3 基于堆棧自編碼網絡和多任務學習的交通流預測模型**章 緒論
1.1 本書研究背景及現狀
1.2 本書研究的主要內容及結構
參考文獻
第二章 交通流相關概念及預測方法
2.1 交通流的基本概念和特征
2.2 交通流預測分類
2.3 交通流預測方法分析
2.4 小結
參考文獻
第三章 交通網絡狀態分析與研究
3.1 引言
3.2 相關工作
3.3 基于堆棧自編碼網絡和多任務學習的交通流預測模型
3.4 實驗結果與分析
3.5 小結
參考文獻
第四章 交通流數據降噪方法研究
4.1 引言
4.2 相關工作
4.3 Fused Ridge 特征選擇方法
4.4 基于 Fused Ridge 和多任務學習的交通流預測模型
4.5 實驗結果與分析
4.6 小結
參考文獻
第五章 交通流復雜影響因素研究
5.1 引言
5.2 相關工作
5.3 基于卷積神經網絡和多特征融合的交通流預測模型
5.4 實驗結果與分析
5.5 小結
參考文獻
第六章 多步交通流預測方法研究
6.1 引言
6.2 相關工作
6.3 基于循環神經網和注意力機制的多步交通流預測模型
6.4 實驗結果與分析
6.5 小結
參考文獻
第七章 高速公路交通流預測模型展望
7.1 研究方法總結
7.2 研究展望
7.3 小結
參考文獻
展開全部
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