基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

关联交叉口短时交通流可预测性分析及组合预测算法

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组预测模型并建立基于RBF网络的非线性组合预测模型,提出了关联交叉口短时交通流的组合预测算法;最后对实测短时交通流进行仿真试验,结果表明组合预测方法相对于单项预测方法具有更好的预测性能.     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

非线性GM(1,1)模型在交通量数据分析中的应用

根据交通量数据变化的特点,采用非线性GM(1,1)模型对其进行预测.通过实例分析,证明NLGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型精度更高、误差更小,但对未来数据预测精度稍差.所以,该预测模型具有一定的应用价值.     

综述城市道路横断面设计的有关问题

本文结合实际工作经验,就城市道路的横断面设计进行相关问题的探讨,并突出交通分析在横断面设计中的重要作用。     

一种交通需求级别预测法探讨

针对现行交通量预测方法存在的不足,提出了一种交通需求级别预测法,并认为在交通走廊拥堵区间可采用分级规划方式编制高速公路网长远规划.     

基于LFM信号检测的高斯窗短时傅里叶变换的窗参数选择

研究了高斯窗短时傅里叶变换对线性调频信号检测的窗口参数的选择.通过推导给出了对特定线性调频信号的最佳高斯窗窗口参数的选择公式及分辨不同的线性调频信号的参数选择原则,还证明了由高斯窗谱图的Radon变换可以获得线性调频信号的精确参数估计.仿真结果证明了所用公式和方法的正确性.     

基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。