本文主要研究内容
作者李松江,宋军芬,杨华民,张凤荣（2019）在《基于聚类分析的高速公路行程时间预测》一文中研究指出：以高速公路行程时间为研究对象,建立基于聚类分析的行程时间预测模型。使用系统聚类法对历史行程数据集按照车型及时段等特征进行分类;根据行程时间分布相似性对天气和月份进行重分类,与历史行程时间共同构建特征向量。最后采用BP神经网络对不同的数据集进行训练,以提高行程时间的预测准确性。实验表明,数据集分类能有效提高模型预测的准确性,与发布前期行程时间和未进行分类的BP神经网络模型预测结果相比,上述方法具有更好的预测准确度。
Abstract
yi gao su gong lu hang cheng shi jian wei yan jiu dui xiang ,jian li ji yu ju lei fen xi de hang cheng shi jian yu ce mo xing 。shi yong ji tong ju lei fa dui li shi hang cheng shu ju ji an zhao che xing ji shi duan deng te zheng jin hang fen lei ;gen ju hang cheng shi jian fen bu xiang shi xing dui tian qi he yue fen jin hang chong fen lei ,yu li shi hang cheng shi jian gong tong gou jian te zheng xiang liang 。zui hou cai yong BPshen jing wang lao dui bu tong de shu ju ji jin hang xun lian ,yi di gao hang cheng shi jian de yu ce zhun que xing 。shi yan biao ming ,shu ju ji fen lei neng you xiao di gao mo xing yu ce de zhun que xing ,yu fa bu qian ji hang cheng shi jian he wei jin hang fen lei de BPshen jing wang lao mo xing yu ce jie guo xiang bi ,shang shu fang fa ju you geng hao de yu ce zhun que du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机仿真的李松江,宋军芬,杨华民,张凤荣，发表于刊物计算机仿真2019年02期论文，是一篇关于行程时间预测论文,系统聚类法论文,特征向量论文,数据集分类论文,神经网络论文,计算机仿真2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机仿真2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：行程时间预测论文; 系统聚类法论文; 特征向量论文; 数据集分类论文; 神经网络论文; 计算机仿真2019年02期论文;