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实用资料-客流预测的深度学习模型文件

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简介：
本资源为客流预测的深度学习模型文件，包含用于预测客流量的数据集及训练好的深度学习模型。适合研究与应用开发使用。 利用深度时空残差网络预测城市范围的人流量，该方法结合了深度学习技术与客流预测，并采用了Resnet网络结构。

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  • 实用资料-客流预测的深度学习模型文件
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    本资源为客流预测的深度学习模型文件，包含用于预测客流量的数据集及训练好的深度学习模型。适合研究与应用开发使用。 利用深度时空残差网络预测城市范围的人流量，该方法结合了深度学习技术与客流预测，并采用了Resnet网络结构。
     
  • 基于深度学习的客流预测模型.rar
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    本研究探讨了利用深度学习技术构建高效的客流预测模型，旨在提升城市交通系统的运行效率和规划准确性。通过分析大量历史数据，该模型能够准确预测不同时间段内的客流量变化趋势，为公共交通决策提供科学依据。 基于深度学习的客流量预测.rar包含了利用先进算法和技术进行数据分析的研究成果，旨在提高对未来一段时间内顾客数量变化趋势的预判准确性。通过深入研究与实验验证，该资源为商业决策提供了有力的数据支持工具。
     
  • 基于深度学习的软件缺陷预测模型分析
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    本研究探讨了利用深度学习技术在软件开发过程中进行缺陷预测的应用，通过构建和评估不同模型，旨在提高软件质量与开发效率。 为了提高软件的可靠性，软件缺陷预测已成为软件工程领域的重要研究方向之一。传统的软件缺陷预测方法主要依赖于静态代码度量，并利用机器学习分类器来评估代码中潜在的问题概率。然而，这种方法未能充分考虑源代码中的语义特征。 针对这一问题，本段落提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的软件缺陷预测模型。首先，从抽象语法树中选择合适的节点提取表征向量，并将这些向量映射为整数序列以适应输入到卷积神经网络的要求。其次，基于GoogLeNet架构设计了用于挖掘代码语义和结构特征的深度卷积神经网络。 此外，该模型还引入了随机过采样技术来应对数据不平衡问题，并使用丢弃法（Dropout）防止模型过度拟合训练集。最后，在Promise平台的历史工程数据上测试了这一新方法，通过AUC与F1-measure指标与其他三种预测算法进行了对比实验。结果显示，本段落提出的基于深度卷积神经网络的软件缺陷预测模型在性能上有显著提升。
     
  • 基于深度学习的人流密度检测模型.zip
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    本研究提出了一种基于深度学习算法的人流密度检测模型，旨在提高对复杂场景中人群数量及分布情况的准确识别与预测能力。该模型通过分析图像或视频数据，能够有效应对不同光照、视角等挑战，为公共安全和城市规划等领域提供重要参考依据。 这是我参加百度“人群密度检测”比赛训练的模型，可以利用百度Paddle平台导入该模型对图片或视频流信号进行人流密度检测。
     
  • 基于深度学习的城轨交通短期客流量预测
    优质
    本研究利用深度学习技术，致力于开发精确的城轨交通短期客流量预测模型，以优化公共交通资源配置与调度。 我国城市轨道交通正处于快速发展阶段，准确预测城轨交通的短时间客流量对于保障运营安全、提升运营效率以及控制运营成本具有重要意义。由于城轨交通在短时间内乘客数量表现出高度随机性、周期性和非线性的特点，浅层模型在这种情况下难以达到理想的预测精度。为此，本段落提出了一种基于深度信念网络（DBN）和支持向量回归机（SVM）的深层预测模型(DBN-P/GSVM)，并利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化了支持向量机(SVM)的相关参数设置。 通过实例分析成都地铁火车北站客流量，结果表明提出的DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分比误差等方面都优于浅层预测方法如GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型；同时，在上述指标方面也超过了深层的长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax等其他深度学习技术。
     
  • 深度学习资源：Deeplab预训练模型传送门
    优质
    本页面提供Deeplab预训练模型下载链接及相关资源信息，致力于帮助研究者和开发者快速获取并利用先进的语义分割技术。 传送门：Deeplab预训练模型-附件资源
     
  • MATLAB深度学习资料
    优质
    本资料深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行深度学习项目开发，涵盖从基础理论到实践应用的各个方面。适合初学者和进阶用户参考学习。 基于MATLAB的深度学习实例可以从MATLAB社区获取。这里打包好并分享给大家。
     
  • 用于预训练的Xception深度学习模型权重文件，可提高学习效率
    优质
    这段简介可以这样编写： 本项目提供了一个基于Xception架构的深度学习模型预训练权重文件。使用这些经过精心调优的初始权重进行迁移学习或微调，能够显著加速网络收敛速度并提升最终的学习性能，适用于多种图像识别任务。 Exception的深度学习模型权重文件可以作为预训练模型使用，有助于提高学习效率。
     
  • 基于TensorFlow的股票预测深度学习模型设计与实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架，构建并训练了多个深度学习模型用于股票价格预测，旨在探索深度学习技术在金融数据分析中的应用潜力。 分享课程《基于TensorFlow的股票预测深度学习模型设计与实现》，希望对大家的学习有所帮助。