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高速公路交通流预测建模与分析

高速公路交通流预测建模与分析

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  • ISBN:9787118134490
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:188
  • 出版时间:2024-10-01
  • 条形码:9787118134490 ; 978-7-118-13449-0

内容简介

   本书围绕高速公路交通网络状态、交通数据质量、交通流复杂影响因素、多步交通流预测等内容开展建模与分析。本书首先构建了交通网络状态分析模型,基于多模态识别实现交通状态特征提取,利用多任务共享机制实现了对路网时空特征的表达,从而分析远景交通网络状态;然后在此基础上,针对公路开放环境下采集数据存在噪声问题,结合特征选择与数据重构提出了两种交通流数据降噪方法,有效降低了噪声数据对模型影响:然后针对交通流复杂影响因素难以整合的问题,从多特征角度定量分析交通流影响因素,挖掘复杂因素与交通流变化间的关系;*后为了支撑长时道路决策,针对多步交通流预测误差累积问题,设计了多步交通流预测方法,为实现路径规划、交通管控等提供了可行性。本书内容翔实明确,主要面向从事智能交通系统、计算机建模、交通工程等研究工作的科研人员,为其在相关研究工作中提供思路和研究方法,同时也可作为计算机相关专业研究生的参考资料。

目录

**章 绪论1.1 本书研究背景及现状1.2 本书研究的主要内容及结构参考文献第二章 交通流相关概念及预测方法2.1 交通流的基本概念和特征2.2 交通流预测分类2.3 交通流预测方法分析2.4 小结参考文献第三章 交通网络状态分析与研究3.1 引言3.2 相关工作3.3 基于堆栈自编码网络和多任务学习的交通流预测模型**章 绪论 1.1 本书研究背景及现状 1.2 本书研究的主要内容及结构 参考文献 第二章 交通流相关概念及预测方法 2.1 交通流的基本概念和特征 2.2 交通流预测分类 2.3 交通流预测方法分析 2.4 小结 参考文献 第三章 交通网络状态分析与研究 3.1 引言 3.2 相关工作 3.3 基于堆栈自编码网络和多任务学习的交通流预测模型 3.4 实验结果与分析 3.5 小结 参考文献 第四章 交通流数据降噪方法研究 4.1 引言 4.2 相关工作 4.3 Fused Ridge 特征选择方法 4.4 基于 Fused Ridge 和多任务学习的交通流预测模型 4.5 实验结果与分析 4.6 小结 参考文献 第五章 交通流复杂影响因素研究 5.1 引言 5.2 相关工作 5.3 基于卷积神经网络和多特征融合的交通流预测模型 5.4 实验结果与分析 5.5 小结 参考文献 第六章 多步交通流预测方法研究 6.1 引言 6.2 相关工作 6.3 基于循环神经网和注意力机制的多步交通流预测模型 6.4 实验结果与分析 6.5 小结 参考文献 第七章 高速公路交通流预测模型展望 7.1 研究方法总结 7.2 研究展望 7.3 小结 参考文献
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