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运用主成分分析和BP神经网络建立高速公路社会经济效益评价模型,从区域的宏观社会发展角度分析评价项目的利弊得失.该评价模型在保留测试数据最大量信息的前提下,给数据有效降维和预分类,以消除样本间的相关性;再将所产生的新的样本空间作为BP网络的输入,以降低网络输入维数,简化网络结构,并在保持相同正确率的前提下,加快网络的学习... 相似文献
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随着新型城镇化建设脚步的加快,推动了高速公路建设的快速发展。在数字信息化技术盛行的今天,联网收费技术已逐步应用于各地区的高速公路交通系统中。针对湖南省高速公路管理局管辖内的湖南联网收费系统进行调查分析,从专业的角度整理和优化联网收费数据在高速公路交通量预测中的应用方法。 相似文献
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分析了原有的短时交通流预测的K近邻算法, 用模式距离搜索方法代替原有的欧氏距离搜索方法, 引入多元统计回归模型, 建立了一种改进的短时交通流预测的K近邻算法, 并以北京市某路段进行实例验证。试验结果表明: 当K取23时, 利用改进的K近邻算法, 预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为31.43%、4.17%、0.27%;利用原有的K近邻算法, 预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为33.33%、4.40%、0.28%;利用历史平均模型, 预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为46.20%、11.40%、0.48%。可见, 改进的K近邻算法的预测精度明显高于其他2种方法, 在提高搜索效率的同时准确地刻画了交通流的真实情况。 相似文献
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