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摘要:
本文结合城市公交流量预测的实际需求,基于粒子群优化算法对传统神经网络算法进行了优化。仿真结果说明:用优化之后的神经网络算法对公交车拥塞进行预测,能够取得较为满意的效果。
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一种基于粒子群的实际业务流预测算法
拥塞
预测
精度
粒子群
ARIMA
基于改进粒子群优化算法的预测控制
预测控制
标准粒子群优化
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多变量
耦合
基于粒子群优化的异常入侵检测算法的研究
粒子群算法
动态聚类分析
入侵检测
适应度函数
基于RBF算法的公交车到站时间预测
公交车
时间预测
RBF神经网络
数学建模
网络训练
仿真分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于粒子群优化的公交车道路拥塞预测算法研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 公交车 交通拥塞 神经网络 粒子群 流量预测
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 123-124
页数 2页 分类号 TP301.6
字数 2852字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵龙 国防科学技术大学计算机学院 22 90 5.0 8.0
2 冯晓雪 国防科学技术大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
公交车
交通拥塞
神经网络
粒子群
流量预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
论文1v1指导