一种融合多尺度LSTM与BP神经网络的收费站下道流量短时预测方法.pdf

一种收费站下道流量短时预测方法与装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113345252 B (45)授权公告日 2022.07.22 (21)申请号 202110640841.9 CN 108417034 A,2018.08.1

2023-06-18 约1.49万字 12页立即下载

基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究.pptx 基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究;引言 LSTM循环神经网络基本原理泊位需求短时预测模型构建实验设计与结果分析模型性能评估与优化结论与展望;引言;;目前，国内外学者已经对泊位需求预测进行了大量研究，提出了多种预测方法，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。;;LSTM循环神经网络基本原理;循环神经网络（RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列数据。它通过在网络中引入循环连接，使得网络可以记住之前的信息，并根据当前输入和之前的记忆进行推断和预测。;长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，通过引入门控机制，有效地解决了RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯

2024-07-11 约小于1千字 27页立即下载

基于BP神经网络的旅游人流量预测方法研究开题报告.doc 山西大学本科毕业论文（设计）开题报告姓名学号所在专业论文（设计）题目基于BP神经网络的旅游人流量预测方法研究选题的目的和意义：在旅游管理中，科学的旅游市场趋势预测，对旅游规划与经营决策具有重要的意义。兴起于20世纪40年代的人工神经网络，是人工智能的一个分支，它能学习、储存以往的历史经验知．识和数据，并能外推未来，这也是神经网络用于预测领域的理论依据。对于非线性时间序列的趋势预测，神经网络与其他数学模型相比，具有高效、高精度的突出特点，是预测领域的一个重要的新兴研究方向，因此，神经网络法在旅游市场预测领域具有较好的应用价值和前景。近年来，涌现出了许多预测

2016-10-19 约7.8千字 8页立即下载

基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析.pdf 工程前沿2025年第02期总第178期工程技术研究 DOI:10.19537/j.cnki.2096-2789.2025.02.006. 基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析 PredictionAnalysisofSoftSoilFoundationSettlementBasedonBPNeuralNetworkandLSTM NetworkModel 刘亚辉 LIUYahui 广州港工程管理有限公司，广东广州510700 GuangzhouPortEngineeringManagementCo.,Ltd.,Guangzhou510700,Guangdong,China

2025-04-04 约1.12万字 3页立即下载

一种基于LSTM神经网络的抽油机井检泵周期预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112832744 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110018564.8 (22)申请日 2021.01.07 (71)申请人中国石油大学（华东）

2023-06-04 约8.79千字 9页立即下载

一种基于SFM-LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462667 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111566614.2 G06Q 50/26 (2012.01)

2023-05-04 约1.71万字 11页立即下载

改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测.docx 改进粒子群算法优化BP神经网络的短时交通流预测一、概述随着城市化进程的加速和交通系统的日益复杂，短时交通流预测已成为智能交通系统（ITS）的关键组成部分。准确的短时交通流预测能够帮助交通管理部门和道路使用者更好地理解和应对交通拥堵，优化交通流，减少出行时间，提高道路使用效率。近年来，人工智能技术的发展为短时交通流预测提供了新的解决思路，基于神经网络的预测模型因其强大的非线性映射能力而备受关注。 BP（BackPropagation）神经网络作为最常用的一种神经网络，具有自学习、自组织和适应性强的特点，已被广泛应用于各种预测问题中。BP神经网络在训练过程中存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问

2024-05-04 约2.53万字 51页立即下载

一种基于樽海鞘群和BP神经网络的电力负荷预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548350 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210187824.9 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人上海电机学院地址 200240

2023-05-09 约1.03万字 12页立即下载

基于EMD-LSTM神经网络的交通流量预测模型.pptx 基于EMD-LSTM神经网络的交通流量预测模型;目录;01;研究背景;研究意义;研究内容;02;交通流量预测方法;现有预测模型分析;EMD-LSTM模型介绍;03;经验模态分解（EMD）;长短期记忆网络（LSTM）;EMD-LSTM模型结合;04;数据收集;数据清洗;数据特征提取;05;模型结构设计;参数调整;模型训练与验证;06;评估指标;模型优化策略;优化效果分析;07;案例选择;模型应用;结果分析;08;研究结论;未来研究方向;研究局限性;THANKS

2025-04-14 约小于1千字 35页立即下载

基于改进卷积神经网络的短时交通流量预测.pptx 基于改进卷积神经网络的短时交通流量预测汇报人：2024-01-18 目录CONTENTS引言卷积神经网络基本原理改进卷积神经网络模型设计实验数据集及评价指标模型训练与结果分析总结与展望 01引言交通拥堵问题智能化交通系统的发展研究背景和意义随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能化交通系统逐渐成为交通领域的研究热点。短时交通流量预测作为智能化交通系统的重要组成部分，对于提高交通运行效率、减少交通事故具有重要意义。随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行和生活带来了极大的不便。短时交通流量预测能够为交通管理部门提供决策支持，有助于缓解交通拥堵问题。目前，短时交通流量预测方法主

2024-07-12 约3.56千字 29页立即下载

基于RBF神经网络的短时交通流量预测.docx 基于 RB F神经网络的短时交通流量预测张九跃 1 ,焦玉栋 2( 1. 淄博天为市政工程设计有限公司 , 山东淄博 255000; 2. 淄博市土木建筑学会 ,山东淄博 255000 )摘要 :城市交通网络是个复杂的系统 ,不同时段的交通流量之间有着非线性关系。神经网络具有识别复杂非线性系统的特性。利用 RB F神经网络构建了短时交通流量动态预测模型 ,对某城市道路的短时交通流量进行预测 ,取得了较好的结果。关键词 :非线性系统 ;短时交通流量 ; RB F神经网络文章编号 : : 1672- 0032 ( 2008 ) 03- 0032- 05中图分类号 : V49

2017-12-28 约5.99千字 5页立即下载

基于小波神经网络时间序列的短时交通流量预测的设计.docx 基于小波神经网络时间序列的短时交通流量预测的设计 PAGEI PAGEI 摘要目前，交通的整体发展规划和交通的诱导巳成为智能交通管理系统发展领域研究的热门话题，准确、可靠、实时的短时交通流量预测是其实现的前提和关键。人们生活质量的提高，对通畅、安全、便捷的交通通行有了更高的要求和依赖，促使不得不对短时交通流量预测进行持续的研究和设计。由于短时交通流量有着高度的非线性、时变性和不确定性等特点，与时间密切相关，将此看作是时间序列的研究问题。因此，针对短时交通流量的特点，利用神经网络自学习、自适应的优点，选择小波神经网络模型进行短时交通流

2024-10-10 约3.66万字 54页立即下载

基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测.pptx 基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测;;引言;;;;遗传算法优化理论;;;;小波神经网络理论;小波变换是一种信号处理方法，通过将信号分解为不同频率和时间尺度的分量，能够有效地提取信号中的局部特征。;;;基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测模型;遗传算法优化;;评价指标;实验与分析;;;;结论与展望;;;THANKS

2024-07-11 约小于1千字 26页立即下载

基于BP神经网络和最小二乘法的空中交通流量短期预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990576 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110279053.1 (22)申请日 2021.03.16 (71)申请人中国

2023-06-10 约1.38万字 14页立即下载

一种基于量子加权长短时记忆神经网络的趋势预测方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于量子加权长短时记忆神经网络的趋势预测方法[发明专利] 一、背景及意义随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。特别是在金融、能源、交通等关键行业中，对时间序列数据的预测分析显得尤为重要。传统的时间序列预测方法，如自回归模型、移动平均模型等，虽然在一定程度上能够捕捉到数据的某些规律，但在处理具有长期依赖性和非线性特征的复杂时间序列数据时，往往表现出不足。因此，探索新的预测方法，提高预测精度，成为当前研究的热点。量子计算作为一种新兴的计算技术，具有与传统计算截然不同的原理和优势。量子计算机通过量子位（qubits）的叠加和纠缠实现信息的处理，

2025-01-20 约2.29千字 4页立即下载