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实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短. 相似文献
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为提高基于PI模型的迟滞Hammerstein系统自适应控制的控制精度,提出了一种新的规定性能函数. 根据规定性能函数将误差转化为收敛在预设邻域内的转换误差,设计规定性能自适应控制器并给出自适应率,选取合适Lyapunov函数保证所提出控制策略的收敛与稳定. 理论分析和仿真结果表明,本文所提出的规定性能函数在有效抑制迟滞影响的同时实现高精度控制. 相似文献
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