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王晓全; 邵春福; 尹超英; 袁媛;
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;
北京100044;
道路交通; 交通流; 改进BP神经网络; 数据融合;
机译:基于改进BP神经网络的WSN数据融合方案
机译:天气条件短期交通流量预测:基于深度学习算法和数据融合
机译:基于证据理论与模糊粗糙集相结合的城市交通流量数据融合方法
机译:基于改进BP神经网络的多传感器粒度信息监测系统的数据融合
机译:基于形态学图像处理的高光谱和深度数据融合用于基于像素的分类
机译:基于改进BP神经网络的武术竞争决策算法
机译:基于稀疏回归和时空数据融合的短期交通流量预测
机译:基于聚合流模型的交通流管理与分解方法的发展
机译:确定路网交通流方向上车辆交通产生概率的方法,涉及基于确定的本地交通流量,交通涌入和交通流出确定交通产生概率
机译:基于入侵检测系统的实时监测交通流量系统,通过区分交通流量与正常交通流量来实时提供交通类型
机译:快速公路上与车辆有关的交通信息动态数据融合的方法,涉及基于数据融合结果验证,更改或禁用交通消息通道交通信号信息的输出
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