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2019-10-11 15:52 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　《短時(shí)交通信息智能預(yù)測理論及方法》從交通信息預(yù)測的研究意義、基本理論及分類等基本背景知識(shí)入手，介紹了作者王揚(yáng)、陳艷艷在交通數(shù)據(jù)的異常值祛除、噪聲抑制及缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)等預(yù)處理方法上的研究成果，對(duì)基于不確定性理論的一些預(yù)測模型進(jìn)行了比較研究，并在此基礎(chǔ)之上提出了兩種基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的單步智能預(yù)測模型，在《短時(shí)交通信息智能預(yù)測理論及方法》最后著重介紹了作者在多步預(yù)測方面的研究成果，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)研究論證了五種多步預(yù)測新方法的有效性。
　　《短時(shí)交通信息智能預(yù)測理論及方法》可供同行學(xué)者參考閱讀，也可作為參考書供相關(guān)專業(yè)研究生學(xué)習(xí)。

作者簡介:

目錄:第1章緒論
1．1 交通信息預(yù)測研究的意義
1．2 交通信息預(yù)測的基本理論
1．3 交通信息預(yù)測的分類
1．4 短時(shí)交通信息預(yù)測的意義

第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理概述
2．2 異常數(shù)據(jù)祛除
2．3 噪聲抑制
2．4 缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)

第3章模糊理論基礎(chǔ)
3．1 真實(shí)世界的模糊性
3．2 模糊集合
3．3 模糊規(guī)則
3．4 模糊推理基礎(chǔ)
3．5 模糊推理系統(tǒng)
3．6 基于聚類的模糊推理系統(tǒng)辨識(shí)方法

第4章預(yù)測效果檢驗(yàn)及性能評(píng)價(jià)
4．1 評(píng)價(jià)內(nèi)容
4．2 驗(yàn)證方法
4．3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4．4 混沌時(shí)間序列對(duì)比分析

第5章 Mamdani和Sugeno模糊推理系統(tǒng)在交通信息預(yù)測中的比較
5．1 相關(guān)研究概述
5．2 被試模糊推理系統(tǒng)概述
5．3 預(yù)測性能比較

第6章基于局部近似隸屬函數(shù)模糊聚類的模糊單步預(yù)測方法
6．1 預(yù)測方法概述
6．2 基于局部近似隸屬函數(shù)模糊聚類算法
6．3 基于局部隸屬函數(shù)模糊聚類的參數(shù)及規(guī)則確定方法
6．4 仿真實(shí)例

第7章基于高斯混合模型的模糊單步預(yù)測方法
7．1 預(yù)測方法概述
7．2 輸入變量選擇
7．3 基于最近鄰聚類及高斯混合模型的參數(shù)和規(guī)則確定方法
7．4 仿真實(shí)例

第8章多步模糊預(yù)測方法
8．1 直接多步模糊預(yù)測方法
8．2 循環(huán)多步模糊預(yù)測方法
8．3 組合多步預(yù)測方法
8．4 基于偏差序列的多步模糊預(yù)測方法
8．5 基于偏差累加序列的多步模糊預(yù)測方法
8．6 多步預(yù)測方法對(duì)比分析

參考文獻(xiàn)

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