董红利：基于BP神经网络的交通流数据融合研究论文

本文主要研究内容

作者董红利（2019）在《基于BP神经网络的交通流数据融合研究》一文中研究指出：随着大数据时代的发展,智能交通在其支持下不断更新,目前各种交通流检测器采集得到的数据各有差异,且单一的交通流检测器得到的数据结果存在精度低等问题,因此如何获取有利用价值的交通流数据成为目前智能交通主要的研究方向。本文基于此提出了基于BP神经网络模型的交通流数据融合方法,充分发挥了BP神经网络在解决交通流非线性特征问题上学习能力强的优点,来在一定程度上解决交通流数据的融合问题。

Abstract

sui zhao da shu ju shi dai de fa zhan ,zhi neng jiao tong zai ji zhi chi xia bu duan geng xin ,mu qian ge chong jiao tong liu jian ce qi cai ji de dao de shu ju ge you cha yi ,ju chan yi de jiao tong liu jian ce qi de dao de shu ju jie guo cun zai jing du di deng wen ti ,yin ci ru he huo qu you li yong jia zhi de jiao tong liu shu ju cheng wei mu qian zhi neng jiao tong zhu yao de yan jiu fang xiang 。ben wen ji yu ci di chu le ji yu BPshen jing wang lao mo xing de jiao tong liu shu ju rong ge fang fa ,chong fen fa hui le BPshen jing wang lao zai jie jue jiao tong liu fei xian xing te zheng wen ti shang xue xi neng li jiang de you dian ,lai zai yi ding cheng du shang jie jue jiao tong liu shu ju de rong ge wen ti 。

论文参考文献

[1].基于BP神经网络对隧道围岩变形的预测[J]. 施江旭,张成良,吕文乾,王自龙. 中国水运(下半月).2017(08)

[2].基于BP神经网络的医学图像分割新方法[J]. 唐思源,邢俊凤,杨敏. 计算机科学.2017(S1)

[3].一种基于BP神经网络的指纹识别技术[J]. 罗威,吴志攀. 现代计算机(专业版).2017(20)

[4].运用PCA改进BP神经网络的用电异常行为检测[J]. 田野,张程,毛昕儒,刘骥. 重庆理工大学学报(自然科学).2017(08)

[5].基于BP神经网络的智能轮胎标签仿真研究[J]. 宋廷强,齐艳丽. 计算机测量与控制.2017(08)

[6].基于BP神经网络的人脸识别方法[J]. 田波. 铜仁学院学报.2017(03)

[7].基于BP神经网络的人脸识别算法的实现[J]. 龚成清. 电脑知识与技术.2017(16)

[8].改进BP神经网络在边坡稳定性分析中的运用[J]. 莫秋金,莫显德,万谦. 西部交通科技.2017(04)

[9].基于PCA与BP神经网络的危险化学品船舶识别[J]. 张光华. 舰船科学技术.2017(16)

[10].基于BP神经网络的高速公路短时交通流预测[J]. 戴洪波,曾献辉. 智能计算机与应用.2015(04)

论文详细介绍

论文作者分别是来自城市建设理论研究(电子版)的董红利，发表于刊物城市建设理论研究(电子版)2019年03期论文，是一篇关于智能交通论文,神经网络论文,数据融合论文,城市建设理论研究(电子版)2019年03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，资料来自城市建设理论研究(电子版)2019年03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。

本文来源: https://www.lw00.cn/article/140d51599ea510d9d3db324c.html