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混合神经网络挖掘模型在交通流量预测中的研究
被引量:
6
1
作者
杨凡
严忠贞
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第9期1978-1981,共4页
交通流量预测是交通控制与交通诱导的关键技术,然而对于实现准确流量预测的可靠知识隐藏在大量的交通数据之中,需要对海量数据进行挖掘以发现潜在流量变化规律.传统的交通流量预测主要依靠专家经验对数据进行类别标记,其预测结果受到专...
交通流量预测是交通控制与交通诱导的关键技术,然而对于实现准确流量预测的可靠知识隐藏在大量的交通数据之中,需要对海量数据进行挖掘以发现潜在流量变化规律.传统的交通流量预测主要依靠专家经验对数据进行类别标记,其预测结果受到专家知识限制的影响较大.为了减轻人为因素的影响,提出一种混合智能数据挖掘的交通流量预测模型.首先利用自组织神经网络(SOM)的无监督学习方式实现海量数据类型特性的自动标识,降低对专家经验的依赖度;其次采用改进遗传算法(GA)优化模糊神经网络(FNN),对标识数据进行学习,建立交通流量预测模型.通过对智能交通系统(ITS)的实际数据进行分析,结果表明本文所提出的数据挖掘方法准确有效,预测精度达到95%,比不使用遗传算法优化提高了近8%.
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关键词
智能交通系统
交通流量预测
数据挖掘
人工智能
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职称材料
交通分布预测模糊重力模型
被引量:
16
2
作者
朱顺应
管菊香
+2 位作者
王红
李安勋
严新平
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期727-731,共5页
为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与...
为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与其面积之和的比这2种方法进行模型精度检验.研究了实现交通分布预测结果的发生、吸引平衡处理的模糊Frator增长率迭代平衡方法.通过实例详细说明了发生量、吸引量和交通阻抗均具有模糊不确定性时的模糊重力模型的应用过程,提出了根据模糊不确定性大小程度来利用模糊预测值的建议.模糊重力模型可以实现交通分布预测中的模糊不确定性.
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关键词
交通分布
模糊重力模型
三角模糊数
模糊最小二乘法
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职称材料
路面破损图像二值化方法研究
被引量:
15
3
作者
初秀民
严新平
陈先桥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第28期161-165,共5页
路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与...
路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与标准子块好路面图像灰度方差以及该子块图像灰度方差均值的比值描述路面子块图像特征,并采用在线学习的方法设计路面子块图像模式分类器;其次利用子块图像模式的连通性,有效描述路面破损在空间上的连续性,进而去除路面破损图像误判的子块模式;最后采用最佳阈值法将所有路面破损子块图像二值化,实现整幅路面图像的二值化。实验结果表明,该文算法可有效分割路面破损图像。
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关键词
路面管理系统
路面破损
图像识别
二值化
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职称材料
基于动态贝叶斯的水上交通应急能力评估模型
被引量:
6
4
作者
陈思
魏晓阳
+1 位作者
吴青
汪洋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第2期57-60,共4页
由于水上交通系统应急处置过程中存在的动态因素,传统的评价方法难以体现系统的演化过程。文章围绕内河水上交通系统中的多发性事故,基于动态贝叶斯网络模型和离散马尔可夫过程,对典型的水上交通事故(险情)建立船-岸联合应急和干预能...
由于水上交通系统应急处置过程中存在的动态因素,传统的评价方法难以体现系统的演化过程。文章围绕内河水上交通系统中的多发性事故,基于动态贝叶斯网络模型和离散马尔可夫过程,对典型的水上交通事故(险情)建立船-岸联合应急和干预能力的定量评价模型。通过对特定的破坏事件(船舶碰撞)进行实例仿真研究,给出完整的柔性评价体系并提出针对性的改进方案。评估模型能够为优化水上交通系统的应急策略、提高应急能力、增强系统柔性等任务提供有效的参考。
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关键词
水上交通
应急能力
事故干预
动态贝叶斯网络
柔性工程
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职称材料
题名
混合神经网络挖掘模型在交通流量预测中的研究
被引量:
6
1
作者
杨凡
严忠贞
机构
广州女子职业技术学院
武汉理工大学智能交通研究中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第9期1978-1981,共4页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2005CB724205)资助
交通部行业攻关项目(2009-353-460-640)资助
文摘
交通流量预测是交通控制与交通诱导的关键技术,然而对于实现准确流量预测的可靠知识隐藏在大量的交通数据之中,需要对海量数据进行挖掘以发现潜在流量变化规律.传统的交通流量预测主要依靠专家经验对数据进行类别标记,其预测结果受到专家知识限制的影响较大.为了减轻人为因素的影响,提出一种混合智能数据挖掘的交通流量预测模型.首先利用自组织神经网络(SOM)的无监督学习方式实现海量数据类型特性的自动标识,降低对专家经验的依赖度;其次采用改进遗传算法(GA)优化模糊神经网络(FNN),对标识数据进行学习,建立交通流量预测模型.通过对智能交通系统(ITS)的实际数据进行分析,结果表明本文所提出的数据挖掘方法准确有效,预测精度达到95%,比不使用遗传算法优化提高了近8%.
关键词
智能交通系统
交通流量预测
数据挖掘
人工智能
Keywords
intelligent transportation system (ITS)
traffic flow prediction
data mining
artificial intelligence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
交通分布预测模糊重力模型
被引量:
16
2
作者
朱顺应
管菊香
王红
李安勋
严新平
机构
武汉理工大学
交通
学院
深圳新城市规划建筑设计有限公司
武汉理工大学智能交通研究中心
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期727-731,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2005CB724205)
国家自然科学基金资助项目(50778141)
文摘
为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与其面积之和的比这2种方法进行模型精度检验.研究了实现交通分布预测结果的发生、吸引平衡处理的模糊Frator增长率迭代平衡方法.通过实例详细说明了发生量、吸引量和交通阻抗均具有模糊不确定性时的模糊重力模型的应用过程,提出了根据模糊不确定性大小程度来利用模糊预测值的建议.模糊重力模型可以实现交通分布预测中的模糊不确定性.
关键词
交通分布
模糊重力模型
三角模糊数
模糊最小二乘法
Keywords
traffic distribution
fuzzy gravity model
triangular fuzzy number
fuzzy least-squares method
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
路面破损图像二值化方法研究
被引量:
15
3
作者
初秀民
严新平
陈先桥
机构
武汉理工大学智能交通研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第28期161-165,共5页
基金
国家自然科学基金No.50578128
高等院校博士学科点专项科研基金No.20050497009~~
文摘
路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与标准子块好路面图像灰度方差以及该子块图像灰度方差均值的比值描述路面子块图像特征,并采用在线学习的方法设计路面子块图像模式分类器;其次利用子块图像模式的连通性,有效描述路面破损在空间上的连续性,进而去除路面破损图像误判的子块模式;最后采用最佳阈值法将所有路面破损子块图像二值化,实现整幅路面图像的二值化。实验结果表明,该文算法可有效分割路面破损图像。
关键词
路面管理系统
路面破损
图像识别
二值化
Keywords
pavement management system
pavement surface distress
image recognition
binarization
分类号
O416 [理学—理论物理]
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于动态贝叶斯的水上交通应急能力评估模型
被引量:
6
4
作者
陈思
魏晓阳
吴青
汪洋
机构
安全预警与应急联动技术湖北省协同创新
中心
武汉理工大学
物流工程学院
武汉理工大学智能交通研究中心
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第2期57-60,共4页
基金
国家科技支撑计划项目(2015BAG20B05)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016-zy-021)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130143120014)
安全预警与应急联动技术湖北省协同创新中心开放课题(JD20150503)
文摘
由于水上交通系统应急处置过程中存在的动态因素,传统的评价方法难以体现系统的演化过程。文章围绕内河水上交通系统中的多发性事故,基于动态贝叶斯网络模型和离散马尔可夫过程,对典型的水上交通事故(险情)建立船-岸联合应急和干预能力的定量评价模型。通过对特定的破坏事件(船舶碰撞)进行实例仿真研究,给出完整的柔性评价体系并提出针对性的改进方案。评估模型能够为优化水上交通系统的应急策略、提高应急能力、增强系统柔性等任务提供有效的参考。
关键词
水上交通
应急能力
事故干预
动态贝叶斯网络
柔性工程
分类号
U698 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合神经网络挖掘模型在交通流量预测中的研究
杨凡
严忠贞
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012
6
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职称材料
2
交通分布预测模糊重力模型
朱顺应
管菊香
王红
李安勋
严新平
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
路面破损图像二值化方法研究
初秀民
严新平
陈先桥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于动态贝叶斯的水上交通应急能力评估模型
陈思
魏晓阳
吴青
汪洋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
6
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职称材料
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