导读:本文包含了最小描述长度模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:推理模型,神经网络,最小描述长度,浮动车数据
最小描述长度模型论文文献综述
杨华[1]（2015）在《基于最小描述长度的最优推理模型研究及应用分析》一文中研究指出目前,随着大数据的广泛普及以及数据分析挖掘技术的提高,人们对从大量的、类型繁多的、价值密度相对较低和时效性要求高的大数据中提取出有用信息的方法越来越关注,要求也越来越高,而运用推理模型对现实中的大数据进行建模、优化,可以有效地挖掘出其中内在规律或预测其发展变化。由此,各类推理模型的研究也一直是数据挖掘研究的重点,然而,过适应问题始终是影响推理模型发展的一个重要因素。本文主要是对从给定的推理模型中挑选出最优推理模型的研究。其中,最优推理模型指的是解决了过适应问题的模型。本文将最小描述长度的概念引入到推理模型中,基于对一系列备选模型描述长度的最小值确定最优模型,以有效避免过适应现象并保证预测准确性。文中给出利用最小描述长度方法确定最优神经网络模型中神经元个数的具体推导过程,以及算法收敛性等性质。进而利用基于最小描述长度的神经网络模型的方法来对现实中浮动车交通状况进行短期的推理预测以及路况推演,实现成功应用。本文研究了最小描述长度的理论,给出了一般参数模型中最小描述长度的推导过程。对于神经网络的推理模型,由于过适应问题带来的过早结束训练过程产生的误差,本文研究了基于最小描述长度的神经网络推理模型,具体研究当神经元的个数改变带来的描述长度的改变,并从中选取使得描述长度最小的神经元,也就是最优的神经网络推理模型。同时,文中还研究了神经网络中最小描述长度的性质,以及在实际应用中的拟合函数。随后,本文利用改进的神经网络推理模型对基于浮动车数据的交通状况进行了短期的推理。主要是基于历史的浮动车数据,对下一时刻的路况进行了预测分析,并结合之前得到的结论验证其准确性,并分析了不同条件下最优神经网络模型的选择。而针对现有浮动车速度模型存在的一些问题,本文还基于实时的浮动车数据建立了一个改进的速度模型,用来实现对交通状况实时检测的效果。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-12-01）
卢守峰,张术,刘喜敏[2]（2014）在《平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型》一文中研究指出为改善交叉口排队长度管理,避免交叉口某个方向排队长度过长,采用强化学习理论建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型。针对控制性能指标相对于邻近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性。集成Excel VBA,Vissim,Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对算例进行了计算。算例中利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定。计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够提高各个方向排队长度的平衡性,优化整个交叉口的时空资源;建立的在线Q模型具有学习能力和较快的计算速度,模型能否收敛受到周期取值和可选行为数量的影响。(本文来源于《公路交通科技》期刊2014年11期）
张术,韦钦平[3]（2013）在《平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型》一文中研究指出建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型.针对控制性能指标相对于临近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性.集成Excel VBA、Vissim、Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对模型进行了计算.利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定.计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够优化整个交叉口的时空资源,本文建立的在线Q学习模型具有较快的收敛速度和鲁棒性,通过学习能够实现优化目标.(本文来源于《湖南理工学院学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
张旭旻,李文权[4]（2008）在《下匝道衔接道路最小长度计算模型》一文中研究指出在对下匝道衔接道路进行交通调查的基础上,应用数理统计方法和回归技术分析了衔接道路上车辆的变换车道特征和车头时距分布规律,验证了可能性转移矩阵法的假设条件是符合衔接道路的交通运行特征的,可以用该方法计算衔接道路的最小长度,并应用分析得到的衔接道路车头时距分布规律对模型进行了修正,经过算例分析验证了模型的有效性.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2008年01期）
肖忠斌,王炜,李文权,张旭旻[5]（2007）在《城市高架路下匝道地面联接段最小长度模型》一文中研究指出为了提高下匝道地面联结段的系统通行能力,提出了一种计算联结段长度的方法.给出了地面联结段的基本定义及假设,分析了地面联结段构造特性及交通流特性.采用临界安全间隙理论、概率论及运动学方法,综合考虑车辆驶离匝道后汇入地面道路、完成交织运行和顺利驶入下游交叉口左转车道的运行过程,从系统的角度构建下匝道地面联结段的最小长度模型.对于新建道路,根据模型计算可确定联结段的最小长度;对于现有道路,将实测值与模型计算值进行比较,可分析地面联结段产生拥堵原因,便于采取有针对性的改善措施.最后结合实测调查数据,通过与CORSIM仿真模型的输出值进行比较,对模型的正确性进行了验证,结果表明模型是有效的.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2007年06期）
王毅,张良培,李平湘[6]（2005）在《基于最小描述长度原则的各向异性扩散模型》一文中研究指出各向异性扩散的最大特点在于它是有选择性的平滑过程,这种平滑过程在均匀的区域不受限制,而在跨越边界部分被抑制,因此噪声和一些无关的细节被平滑掉了,从而能够有效地实现图像保边缘平滑。在现有各向异性扩散模型中,偏微分扩散方程解的适定性和扩散系数中的梯度阈值的合理估计是尚未很好解决的问题。为此利用最小描述长度(MDL)原则发展了一种各向异性扩散模型,并与Lyapunov函数的p-范数相结合,改善了各向异性扩散模型中梯度阈值的估计方法,形成了一种性能较好的各向异性扩散非线性滤波技术。实验结果表明,该方法不仅能够更有效地识别噪声图像中的细节边缘,而且还保证了各向异性扩散模型的稳定性;改进的扩散模型,滤波效果优于传统的各向异性扩散模型,是一种较为理想的保边缘滤波方法。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2005年08期）
史玉峰,靳奉祥[7]（2005）在《复共线Gauss-Markov模型参数估计的最小描述长度方法》一文中研究指出Gauss-Markov模型是多元数据分析处理工作中常用的模型,其参数估计与筛选一直是研究的热点。当Gauss-Markov模型的设计矩阵存在复共线性时,常用主成分分析方法来筛选和估计其参数,消去它们之间的复共线性,提高估计准确度。基于最小描述长度原理,提出了一种新的参数筛选估计方法。该方法应用最小描述长度原理选择主成分作为参数,其参数的可靠性较高;从信息的角度看,这种方法的信息损失最小。最后实例说明了该方法的有效性和可靠性。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2005年01期）
陈孝源,俞善贤[8]（1988）在《基于预测均方误差为最小的梅雨期长度统计预报模型》一文中研究指出本文使用北半球500百帕月平均网格点高度场资料。应用预测均方误差MSEP_x准则所建立的预测模型,对我省北部地区1953—1985年历年梅雨期长度进行预测。结果表明:用MSEP_x准则建立的预测模型对异常年份的梅雨期长度进行预测,其预测精度有明显的提高。(本文来源于《气象科学研究院院刊》期刊1988年01期）
最小描述长度模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为改善交叉口排队长度管理,避免交叉口某个方向排队长度过长,采用强化学习理论建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型。针对控制性能指标相对于邻近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性。集成Excel VBA,Vissim,Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对算例进行了计算。算例中利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定。计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够提高各个方向排队长度的平衡性,优化整个交叉口的时空资源;建立的在线Q模型具有学习能力和较快的计算速度,模型能否收敛受到周期取值和可选行为数量的影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小描述长度模型论文参考文献
[1].杨华.基于最小描述长度的最优推理模型研究及应用分析[D].哈尔滨工业大学.2015
[2].卢守峰,张术,刘喜敏.平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型[J].公路交通科技.2014
[3].张术,韦钦平.平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型[J].湖南理工学院学报(自然科学版).2013
[4].张旭旻,李文权.下匝道衔接道路最小长度计算模型[J].交通运输系统工程与信息.2008
[5].肖忠斌,王炜,李文权,张旭旻.城市高架路下匝道地面联接段最小长度模型[J].东南大学学报(自然科学版).2007
[6].王毅,张良培,李平湘.基于最小描述长度原则的各向异性扩散模型[J].中国图象图形学报.2005
[7].史玉峰,靳奉祥.复共线Gauss-Markov模型参数估计的最小描述长度方法[J].青岛大学学报(工程技术版).2005
[8].陈孝源,俞善贤.基于预测均方误差为最小的梅雨期长度统计预报模型[J].气象科学研究院院刊.1988