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成云

作品数:3 被引量:24H指数:1
供职机构:南京邮电大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:交通运输工程更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇交通运输工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇小波神经
  • 2篇小波神经网络
  • 2篇交通流
  • 2篇交通流预测
  • 2篇差分
  • 1篇循环神经网络
  • 1篇用户
  • 1篇帧间
  • 1篇帧间差
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇入侵检测方法
  • 1篇图像
  • 1篇网络
  • 1篇误判率
  • 1篇公路
  • 1篇高速公路
  • 1篇ARIMA

机构

  • 3篇南京邮电大学

作者

  • 3篇成云
  • 2篇成孝刚
  • 1篇邵文泽
  • 1篇胡婧
  • 1篇李海波
  • 1篇周凯
  • 1篇覃婷婷
  • 1篇李德志

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于ARIMA和小波神经网络组合模型的交通流预测被引量:24
2017年
针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性,提出了一种基于差分自回归滑动平均(ARIMA)和小波神经网络(WNN)组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网络模型强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分。采用差分自回归滑动平均模型预测交通流序列的线性部分,用小波神经网络模型预测其非线性残差部分,最终合成为整个交通流序列的预测结果。计算机仿真结果表明:组合模型的预测精度高于ARIMA模型和WNN模型各自单独使用时的预测精度,组合模型可以提高交通流预测精度,是交通流预测的有效方法。
成云成孝刚谈苗苗周凯李海波
关键词:交通流预测小波神经网络
一种基于深度学习的智能室内入侵检测方法及系统
本发明公开了一种基于深度学习的智能室内入侵检测方法及系统,包括:建立BP神经网络模型;利用帧间差分算法获得监控视频画面中相邻帧间的差分图像;对所获取的差分图像进行二值化处理,及对处理后的图像中提取静止背景下的变化前景区域...
胡婧覃婷婷成孝刚邵文泽成云李德志李海波
文献传递
面向高速公路的交通流预测算法研究
交通是现代生活中必不可少的一部分,也是国家经济发展的重要基础。然而国民经济的迅猛发展也带来了严峻的交通拥堵问题。为了缓解交通拥堵,大力研究有关交通流预测的方法,以获得实时准确的预测数据,为人们的出行决策,路线规划等提供指...
成云
关键词:交通流预测小波神经网络循环神经网络
文献传递
共1页<1>
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