Advertisement

基于BP神经网络的公路运输量预测Matlab程序分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB平台开发基于BP神经网络的公路运输量预测模型，通过训练与测试验证其准确性和有效性，为交通规划提供科学依据。 BP神经网络应用预测公路运输量的MATLAB程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于BP神经网络的公路运输量预测Matlab程序分析
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发基于BP神经网络的公路运输量预测模型，通过训练与测试验证其准确性和有效性，为交通规划提供科学依据。 BP神经网络应用预测公路运输量的MATLAB程序。
     
  • 基于BP神经网络的公路客运量和货运量预测分析.zip
    优质
    本研究利用BP神经网络模型对公路客运量及货运量进行预测分析，旨在为交通运输规划提供数据支持与决策依据。 利用BP神经网络进行公路客运量与货运量预测的方法被封装在一个名为“利用BP神经网络进行公路客运量与货运量预测.zip”的文件中。该资源包含了相关的数据、代码以及文档，旨在帮助用户理解并应用这种技术来进行交通流量的分析和预测工作。
     
  • 【预测模型】基于BP神经网络的公路运量预测【含Matlab源码 413期】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于BP（Backpropagation）神经网络进行公路运输量预测的模型，内附详细的Matlab实现代码。通过该模型，可以有效提高对公路交通流量和运量变化趋势的预测精度，为交通运输规划与管理决策提供科学依据。适合于科研人员、工程技术人员以及相关专业的学生学习参考。 【预测模型】BP神经网络公路运量预测【包含Matlab源码 413期】.zip
     
  • 基于BP神经网络的预测Matlab程序
    优质
    本项目为基于BP（Back Propagation）算法的神经网络预测模型的MATLAB实现。通过训练数据优化权重参数，适用于各类时间序列预测问题。 该文件主要包含了两个使用Matlab实现的BP算法，用于预测任务。文件中有两种网络结构：一种是普通的BP神经网络，另一种则是具有双隐含层的BP神经网络。
     
  • 基于BP神经网络的预测Matlab程序
    优质
    本简介提供了一个基于BP（反向传播）神经网络算法的预测工具的MATLAB实现。该程序利用了BP神经网络强大的非线性建模能力来处理和预测数据模式，适用于时间序列分析、系统辨识等领域的应用研究。 该文件主要包含了两个使用Matlab实现的BP算法，用于预测任务。文件中有两种网络结构：一种是普通的BP神经网络，另一种是有双隐层的BP神经网络。
     
  • 基于BP神经网络的预测Matlab程序
    优质
    本程序利用BP（反向传播）神经网络算法进行数据预测，采用MATLAB语言开发实现。适合于数据分析、模式识别及函数逼近等领域应用研究。 该文件主要包含了两个用Matlab实现的BP算法，用于预测任务。文件中有两种网络结构：一种是普通的BP神经网络，另一种是有双隐含层的BP神经网络。
     
  • 基于BP神经网络的预测Matlab程序
    优质
    本项目采用Matlab编程实现基于BP（Back Propagation）算法的神经网络模型，旨在进行数据预测分析。通过训练和测试流程优化预测精度，适用于各类数据分析与建模需求。 该文件主要包含了两个用Matlab实现的BP算法，用于预测任务。文件中有两种网络：一种是普通的BP神经网络，另一种是有双隐含层的BP神经网络。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型于公路货运量预测的应用.pdf
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台构建的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。 基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用这一研究探讨了如何利用MATLAB软件开发的一种结合了BP（Back Propagation）神经网络技术的复合预测方法，来提高对公路运输领域货物流量变化趋势分析和未来预判的准确性。此模型通过整合不同数据源的信息，并进行复杂的计算处理，为交通规划者提供了强有力的工具支持，帮助他们更好地理解当前货运量情况并做出科学合理的决策。
     
  • 基于BP神经网络的预测程序
    优质
    本项目开发了一种基于BP（反向传播）神经网络算法的预测程序，能够高效准确地处理非线性系统建模及时间序列预测问题。 BP神经网络预测程序中的`test_flowoutput`变量代表测试集的输出数据。其中第一行的第一个数值表示的是在预测日1点的预计用水量；第二个数值则对应于预测日2点，以此类推直到该行最后第24个数据，它表示了当日的最后一小时即第24点的预计用水量。 `test_input`变量代表测试集的输入数据。每一行的第一个值是与`test_flowoutput`第一行第一个值相对应的数据，这个数值描述的是预测日前一天1点的实际用水情况；而同一列中的第二行则表示了该日一周前即预测日前7天同时间（也就是前一天）的用水量记录。 对于`test_input`中每一行的第二个数据，则对应于`test_flowoutput`第一行第二个数据，这代表的是在预测日前一天2点的实际用水情况；同样地，第二行的数据则描述了该日一周前即预测日前7天同时间（也就是前一天）的情况。此模式适用于测试集中的所有输入和输出数据对，每一行为24个时长单位的记录。