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山东大学能源与动力工程学院交通运输研究所

作品数：2 被引量：11H指数：1
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相关机构

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇群算法
  • 2篇模糊聚类
  • 2篇聚类
  • 2篇交通流
  • 2篇交通流预测

机构

  • 2篇山东大学

作者

  • 1篇闫伟
  • 1篇王桂华
  • 1篇刘云岗
  • 1篇高琦

传媒

  • 1篇系统工程理论...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于数据挖掘的交通流预测模型被引量：11
2010年
通过对道路交通流变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的交通流预测模型.首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中Pij(t)改进模糊聚类分析;然后以最拥挤时间段的25个点交通流数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型.对实际数据进行预测分析的结果表明:该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(雨雪天气)也有较好的预测精度.
闫伟刘云岗王桂华高琦
关键词：蚁群算法模糊聚类交通流预测
数据挖掘在交通流预测模型中的研究与应用
通过对道路交通流变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的交通流预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以最拥挤时间段的25个点交通流数据、天气数...
闫伟刘云岗王桂华
关键词：蚁群算法模糊聚类交通流预测
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