交通密度预测

利用BP神经网络预测交通流量

该项目运用BP神经网络，分析交通流量数据，实现对未来交通流量的预测。

算法与数据结构 20 2024-05-19

matlab32小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

matlab32小波神经网络被用来预测短时交通流量。

Matlab 13 2024-08-22

车道占用对城市交通能力的影响评估与预测

以提供的视频数据为基础，深入分析车道占用对城市交通能力的影响。利用排队论、多元回归和元胞自动机建模，首先确定事故横断面的最大通行能力，并分析其变化趋势。结合视频2的实例，详细探讨了不同车道占用对实际通行能力的差异影响，通过多元回归和元胞自动机模型描述了排队长度与其他指标的关联。经过模型验证，应用于实际场景，预计车辆排队长度在5.5~7.5分钟后将达到上游路口。

数据挖掘 14 2024-07-16

城市快速路交通状态预测中的分对数模型应用

在分析城市快速路交通流的高度非线性和时空耦合性特点的基础上，结合上海市某快速路段环型线圈检测器数据和浮动车GPS数据，利用数据挖掘技术提取检测器截面间的交通流时空数据。采用多项式分对数模型进行统计分类分析，建立交通状态多项K一Logit指数模型，并结合快速路匝道控制措施。利用VISSIM COM与VC++6.0作为仿真平台，对实验数据进行仿真，结果显示，分对数模型能达到93.65%的交通状态预测精度，平均缩减行程时间17.1%，降低车辆延误11.9%，提高行车速度。

数据挖掘 13 2024-08-03

基于快速查找和密度峰值的峰值密度聚类matlab代码

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

Matlab 14 2024-09-28

金融模型风险密度探索

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

Matlab 11 2024-05-25

密度聚类数据集

密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。

算法与数据结构 13 2024-07-16

密度峰值聚类 MATLAB 实现

提供一种基于密度峰值快速搜索，用于发现聚类中心的聚类算法 MATLAB 源代码。

算法与数据结构 16 2024-05-12

密度峰值聚类算法源码

该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。

算法与数据结构 12 2024-05-25

智能交通系统中的数字化交通标识

在IT行业中，“159个交通标识”这个主题虽然与信息技术看似不相关，但实际上涉及到智能交通系统中重要的组成部分——数字化交通标识。这些标识通过颜色、形状和图案向驾驶者传达特定信息，在智能交通系统中，通过电子设备识别并整合到各种管理系统中，如视频监控系统用于实时监控交通状况和优化信号灯配时，以提高交通效率和安全性。同时，这些数据集如“jtbztpdq_gr”可能用于训练算法，改善交通标识的识别和应用能力。未来随着技术发展，交通系统将更加智能化。

MySQL 7 2024-09-14