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田珠

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：大连理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇交通运输工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇向量
  • 2篇交通流
  • 2篇并行计算
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇向量机
  • 1篇交通流预测
  • 1篇交通网
  • 1篇交通网络
  • 1篇广义神经网络
  • 1篇负载均衡
  • 1篇SVR

机构

  • 2篇大连理工大学

作者

  • 2篇田珠
  • 1篇谭国真
  • 1篇杨际祥
  • 1篇王凡
  • 1篇潘东

传媒

  • 1篇大连理工大学...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
大规模路网实时交通流预测模型及应用研究
交通流诱导是目前公认的提高交通效率和机动性的最佳途径，其目标是在交通网络中为行人提供最佳的旅行路径。交通网络可以归结为时变网络，这方面的算法研究已经很深入。但是，要将这些算法投入交通流诱导中应用，目前一个亟需解决的关键问...
田珠
关键词：交通网络支持向量机交通流并行计算
文献传递
实时交通流预测的并行SVR预测方法被引量：1
2010年
提高交通流预测的精度和实时性是智能交通系统(ITS)应用发展的一个重要问题.与广义神经网络(GNN)方法相比,支持向量回归(SVR)方法应用于交通流预测理论优势得以实现的前提是选取合适的回归参数.分析、讨论了简单而实际的直接从训练集中选取SVR参数的方法,给出了一个大规模路网交通流SVR预测模型和集群环境下的一种贪婪负载均衡并行算法(G-LB).实验结果证明了基于G-LB算法的并行SVR方法(GLB-SVR)可获得比并行的GNN方法(P-GNN)更好的预测精度和实时性.
杨际祥谭国真王凡田珠潘东
关键词：并行计算负载均衡交通流预测
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