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为了提高传统方法生成交通拥堵指数（TPI）的准确率,引入一种基于经验模态分解（EMD）与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先,利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺度下的IMF分量和剩余分量;然后,通过偏自相关函数（PACF）计算各分量的滞后期数,以此确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量;之后,通过上述方法计算出各分量预测值并相加;最后,计算出总预测结果。通过计算结果可知,EMD-PACF-Elman预测方法3个评价指标（平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分误差）的计算结果与单一Elman神经网络模型、EMD-Elman神经网络模型、单一BP神经网络模型、EMD-BP神经网络模型相比都为最低,分别为0.562 4、0.598 9、0.110 7。因此, EMD-PACF-Elman预测方法可以有效地预测TPI,同时也为进一步预测交通拥堵趋势提供了依据。 相似文献
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基于现有收益分布矩组合的风险度量,提出了一类新的基于随机收益单边矩组合的风险度量GCBPM,它克服了已有风险度量模型适用范围有限、忽略各资产间的相关性和无法解释"胖尾"现象等不足.利用所提出的新型风险度量建立了投资组合模型,并基于中国股票市场数据对其进行了实证研究.通过计算新度量投资组合的有效边沿及其收益—风险分析,将所得结果与LPM和GCLPM的度量模型进行比较,表明新度量能更好地进行分散化投资和降低投资风险. 相似文献
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人体周围传感器共同组成的体域网（BAN）可实时观察并记录人体运动、休息等正常活动时生理参数的变化。对人体运动带来的信道特性变化进行分析是扩展体域网络应用的重要工作。采用两步法构建运动人体信道数学模型。通过电磁仿真得到人体跑步中连续9个动作模型数据,然后通过统计学拟合得到人体连续动作的累积分布模型。实验结果表明,人体跑步动作会改变路径增益,但不会影响信道稳定性。运动中信道增益遵循正态分布,可将衍射等效应认为是乘以变化的统计随机量。而峰值路径的出现时间总体呈逆高斯分布,为直射基频分量与高频分量叠加的结果,实务中须对此加以考虑。 相似文献
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张玮 《福建工程学院学报》2022,(1):42-47
基于某公路桥梁采集的16个月动态称重(weigh in motion,WIM)数据,计算了随机车流激励作用下桥梁结构的动态位移响应时程以及梁肋的跨中弯矩值和支点剪力值。结果表明:桥址车辆存在显著的超载行为,随机车流作用下梁肋跨中弯矩是规范计算值的1.00~1.38倍,支点剪力是规范计算值的1.71~1.94倍,需要特别关注。研究结果可以为该桥后续的健康监测和车辆管理提供决策依据,也可以为其他重载交通路段的荷载模型建立提供借鉴。 相似文献
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为了进一步提高决策树模型的交通事件检测性能,且避免噪音和过拟合现象,提出了基于随机森林的交通事件检测方法.从分类强度和相关性2个角度进行分析,并构建了3组实验:与不同数目决策树的对比、与不同决策树的对比及与神经网络的对比.实验数据采用实测的高速公路交通参数数据库(I-880数据库);实验的评价指标采用检测率、误警率、平均检测时间、分类率和ROC曲线下的面积.实验结果表明,基于随机森林的交通事件检测模型可以提高检测率、减少检测时间、提高分类正确率,和多层前馈神经网络相比具有很好的竞争力. 相似文献
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本文对网络流量自相似性在网络安全中的应用这个新的研究方向进行了探讨,根据网络流量的变化直接影响流量的自相似程度,在入侵检测系统中对网络流量异常引起自相似性变化明显的数据进行研究.基于建立用户正常行为的网络流量模型,通过比较描述网络流量自相似性的Hurst参数值来判断网络是否异常,并进行及时预警. 相似文献
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考虑了多元t-copula的上尾象限相依指数和上尾极值相依指数,该t-copula是在相依结构下定义的．由于多元连续型随机变量的copula函数关于严格单调递增变换具有不变性质,由此推导了多元t-copula的尾相依指数的精确表达式,得到的结果明显比以往文献给出的结论更加简洁．然后,讨论了这2个相依指数关于相关系数的局部单调性质：上尾极值相依指数关于相关系数是严格单调递增的,但上尾象限相依指数的单调性比较复杂．通过蒙特卡罗模拟数据验证了结果的正确性．同时,发现所有结论可以推广到生成随机变量是正则变化的分布类中． 相似文献
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针对目前道路交通信息采集系统的布设情况和数据特征,提出了一种基于城市交叉口转弯比例的区域路网交通分配方法,以便对区域路网的运行水平进行有效评价分析,在真实路网上对模型进行了应用. 相似文献
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孙禾 《辽宁科技学院学报》2008,10(3):1-3
为提高网络流量预测的效率和准确性,提出基于数据挖掘的网络流量动态预测方法。在对网络流量数据进行相空重构的基础上,采用基于神经网络的数据挖掘方法实现流量动态预测。实验表明：这种方法有较好的预测精度,为网络性能异常的预警行为研究奠定良好的基础。 相似文献
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本文针对MPEG VBR多媒体流量的特征,结合小波和卡尔曼滤波的特点,在新的网络流量预测模型的基础上,提出了一种新的多媒体流自适应带宽分配算法,并在NS仿真平台中实现该算法。结果表明,该算法能够有效避免网络拥塞,降低网络传输时延,减少数据丢包率,明显地提高了带宽利用率,具有较好的实时性,支持QOS。 相似文献
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叶廷东 《广东轻工职业技术学院学报》2011,(4):1-5
针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。 相似文献
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无线ad hoc网络最小均方负载均衡路由算法 总被引：1，自引：0，他引：1
Routing algorithm is a challenge for a mobile ad hoc network (MANET), but current routing protocols for MANETsconsider the path with minimum number of hops as the optimal path to a given destination. This strategy does not balancethe traffic load over a MANET, and may result in some disadvantages such as creating congested area, depleting power fasterand enlarging time delay in the nodes with heavy duties. In this paper, we propose a routing scheme that balances the loadover the network by selecting a path based on its mean load-square, the proposed routing metric can reflect not only the loadof the path, but also the load distribution along the path. Simulation results show effectiveness of this routing scheme onbalancing the load over all nodes in the network. 相似文献
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为解决网络队列动态预测问题,提出一个网络系统在泊松分布流量和指数服务时间下的暂态队列行为预测模型并进行仿真验证。阐述基于扩展卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法,结合网络中的数据流量特性,构建基于扩展卡尔曼滤波器的网络暂态队列预测模型,并根据仿真网络中的实际数据对模型进行验证。实验结果表明,所建立的网络暂态队列实时预测模型预测效果比较理想,基本与实时队列长度保持一致。因此,该模型可以较低的代价应用于网络中的动态路由算法及拥塞控制算法中。 相似文献
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考虑到路面性能预测中存在的大量可变性和不确定性,为使得路面性能PSI的预测结果可信且有意义,提出了一种基于分布的路面性能指标PSI预测方法.该方法建立在AASHTO路面性能预测模型基础上,把预测变量处理成具有某种概率分布的随机变量,通过蒙特卡洛数值模拟获得PSI的概率分布.基于路面结构和交通参数建立仿真模型,应用PERFORM程序得到数值计算结果.研究结果表明:交通荷载、表面层材料特性和路面初始性能是影响未来路面性能的最主要因素.在获得路面性能PSI指标的概率分布后,其他统计量如未来路面性能的均值函数和方差函数可以很容易得到. 相似文献
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王秀 《宁波职业技术学院学报》2010,14(5):38-41
针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预测模型有更好的预测精度,从而说明运用灰色关联分析方法对输入因子选择是有效可行的。基于灰色关联分析的神经网络组合交通事故预测模型充分发挥各单一模型的优点同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想、精度更高。 相似文献
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考虑了2个带有常数利息率的相依更新风险模型.首先研究了非复合风险模型,其中索赔额是上尾渐近独立且带有控制变换尾分布的非负随机变量,索赔时间间隔是宽下象限相依的,保费收入过程是一个非负的随机过程,利用风险理论中的方法,得到了有限时破产概率在某个有界区间上的一致渐近性.在此基础上,利用随机和尾渐近性的分析方法,进一步研究获得了更为复杂且合理的复合相依更新风险模型中有限时破产概率的一致渐近性公式,其中单个索赔额特殊化为广义负相依的,并且事故时间间隔仍然保持宽下象限相依的,索赔额和索赔次数均为控制变换尾的. 相似文献
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The growth and evolution of the knowledge network in supply chain can be characterized by dynamic growth clustering and non-homogeneous degree distribution.The networks with the above characteristics are also known as scale-free networks.In this paper,the knowledge network model in supply chain is established,in which the preferential attachment mechanism based on the node strength is adopted to simulate the growth and evolution of the network.The nodes in the network have a certain preference in the choice of a knowledge partner.On the basis of the network model,the robustness of the three network models based on different preferential attachment strategies is investigated.The robustness is also referred to as tolerances when the nodes are subjected to random destruction and malicious damage.The simulation results of this study show that the improved network has higher connectivity and stability. 相似文献