基于对交通流量预测存在的问题的分析，用极大似然估计法对路段交通流量进行预测。这种方法的实质，是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量，用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系，从而预测交通流量。实例结果表明，预测值与实际值的最大误差率为5.76%。

图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例： > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 > > 数量：307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先，我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码：python data_view.py > > 3.每个节点（检测器）都有三个特征，但两个特征的数据分布基本上是静止的，所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi

MATLAB源程序23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测.zip

根据交通流的时空关联性和非线性,提出一种基于时空分析的短时交通流量预测模型。在相关系数的基础上扩展时空语义,提出时空相关分析算法,并以支持向量机为预测工具进行预测。弥补现有模型在预测因子选取方面的不足,提高预测精度并避免预测的人为主观性。实验结果表明了算法和模型的有效性。

利用随机森林对全球水文模型中的流量预测进行误差校正 这是荷兰乌特勒支大学的Youchen Shen，Jessica Ruijsch，Meng Lu，Edwin Sutanudjaja和Derek Karssenberg撰写的研究文章“使用随机森林对全球水文模型的流量预测进行误差校正”的资料库。 这里包括所有观察到的数据和模拟的PCR-GLOBWB数据，用于建模和分析的脚本，用于研究，其中随机森林充当PCR-GLOBWB流量预测的错误校正模型。 case_study / R / R_diffStation的文件夹提供了此研究项目的所有R和python脚本。 原始数据 原始数据位于case_study / R / data / rawData目录中。 以csv格式从全球径流数据中心（ ）获得的观测流量（m ^ 3 / s） netCDF格式的PCR-GLOBWB（已校准和未校准）的模

基于改进GA-BP算法的节假日高速公路交通流量预测

卡格勒 我的Kaggle比赛解决方案代码 网络流量预测：二等奖。

基于智慧城市的电力通信流量预测模型研究.pdf

面向智慧城市的网络性能监控及流量预测研究.pdf

城市人流量预测任务可以视为一个回归任务，旨在根据历史记录预 测城市各区域的人流入和流出量，进而辅助城市管理。为简化研究，将 直接对待研究的城市区域按水平和垂直划分为若干个小区域。 任务目标：利用过去六小时录得的流入流出量，预测未来一 小时、两小时和四小时的流入流出量； 数据处理：先对数据进行规范化处理；而后参考实验4，按照 任务目标对原始数据进行滑窗采样，构造训练集、验证集和 测试集，三者比例为7：1：2； 模型要求 1. 模型结构：模型应同时使用卷积神经网络（CNN、残差 结构等）和循环神经网络（RNN、LSTM、GRU等）； 2. 模型优化： 1. 针对不同类型的模块应用不同的归一化操作； 2. 至少使用一次Dropout； 3. 损失函数中需添加正则化项； 4. 应用早停机制； 结论内容 1. 【表格】报告待预测的三个时间点在三种评 价指标（MAE、RMSE、MAPE）下的性能， 并用黑体标注出最佳一项； 2. 【绘图】探究使用不同正则化参数、Dropout 丢弃值以及早停忍耐值对结果的影响。 1. 模板：按此前指定的实验报告模板； 2. 要求：图文表并茂，粘贴关键的高亮代码；