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  • 城市区域智能交通控制模型与算法 董超俊,吕秋霞,刘贤坤 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 董超俊,吕秋霞,刘贤坤 著著
    • 出版社: 华南理工大学出版社
    • 出版时间:2015-04-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 董超俊,吕秋霞,刘贤坤 著著
    • 出版社:华南理工大学出版社
    • 出版时间:2015-04-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2015-04-01
    • 字数:187.00千字
    • 页数:130
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787562345886
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:华南理工大学出版社

    城市区域智能交通控制模型与算法

    作  者:董超俊,吕秋霞,刘贤坤 著
    定  价:35
    出 版 社:华南理工大学出版社
    出版日期:2015年04月01日
    页  数:130
    装  帧:平装
    ISBN:9787562345886
    主编推荐

    《城市区域智能交通控制模型与算法》由华南理工大学出版社出版。

    内容简介

    《城市区域智能交通控制模型与算法》分为九章内容,分别包括:绪论、基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简、基于流形学习算法的区域交通控制交通量属性约简、结合isomap算法与k—均值聚类算法的交通时段划分研究、交通量的混沌预测等

    作者简介

    董超俊,男,湖北荆州人,1967年生,五邑大学教授、硕导,模式识别与智能系统学科方向负责人,交通信息工程及控制硕士点负责人,交通工程国家特色专业建设点负责人,深圳自动化学会专家委员会专家;主要研究智能交通控制、智能信息处理、智能控制,主持(或作为主要参加者参加)十多项省级以上科研项目,在靠前外重要期刊发表论文近五十篇,其中,SCI(EI)收录十多篇;期刊论文评审专家,智能交通工程评审专家,曾参与多项重大智能交通工程项目方案评审和竣工验收。

    精彩内容

    目录
    1绪论
    1.1研究意义
    1.1.1采用区域智能交通控制的意义
    1.1.2研制区域智能交通控制系统的意义
    1.2国内外研究现状
    1.2.1动态模型的研究现状
    1.2.2区域智能交通控制研究现状
    1.3未来区域交通控制的研究展望
    2基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简
    2.1引言
    2.2粗糙集的基本概念
    2.2.1知识表达系统
    2.2.2属性的核和约简
    2.3粗糙集混沌遗传属性约简算法
    2.4区域交通控制交通量属性约简
    2.4.1区域实时交通控制方法
    2.4.2区域交通控制交通量属性约简
    3基于流形学习算法的区域交通控制交通量属性约简
    3.1流形及流形学习
    3.1.1流形及相关的一些数学概念
    3.1.2流形学习
    3.1.3流形学习的产生、发展及应用
    3.2流形学习算法
    3.2.1多维尺度变换(MDS)原理
    3.2.2等距映射(Isomap)原理及特点
    3.2.3局部线性嵌入(LLE)原理及特点
    3.2.4拉普拉斯特征映射原理及特点
    3.2.5局部切空间排列法(LTSA)原理及特点
    3.2.6各种流形学习算法的异同点
    3.3利用流形学习算法的区域交通控制维数约简
    3.3.1方案选择式区域交通控制的维数研究
    3.3.2利用流形学习算法的维数约简算法的研究
    3.3.3降维的实现
    4结合Isomap算法与K—均值聚类算法的交通时段划分研究
    4.1K—均值聚类算法
    4.2研究方法
    4.3Isomap交通时段划分聚类实验
    4.3.1样本数据
    4.3.2降维
    4.3.3聚类
    4.3.4划分时段
    4.3.5对实验结果的评价
    5交通量的混沌预测
    5.1引言
    5.2城市交通流的混沌特性
    5.3基于混沌时间序列的交通量实时预测
    5.3.1改进的加权一阶局域法
    5.3.2基于优选Lyapunov指数的改进预测方法
    5.3.3多层混沌神经网络预测模型(MLCNN)
    5.4交通量混沌预测
    5.4.1预测计算
    5.4.2预测结果分析
    5.5实验结论
    6城市平面交叉路口混沌神经网络控制
    6.1Hopfield网络及分析
    6.2多层反馈混沌神经网络模型(MLFCNN)
    6.3能量函数
    6.3.1车辆延误的计算
    6.3.2饱和流量
    6.3.3能量函数
    6.4基于MLFCNN的城市单路口智能控制
    6.5应用研究
    6.5.1应用对象的说明
    6.5.2应用计算
    6.5.3结果分析
    6.6MLFCNN稳定性探讨
    6.7现场测试
    6.8实验结论
    7城市交通信号的在线强化学习控制
    7.1强化学习的基本原理
    7.2基于Dyna—Q学习的交通信号在线控制算法
    7.2.1算法设计
    7.2.2仿真研究
    8区域交通控制动态模型与智能算法
    8.1基本知识
    8.1.1区域交通控制系统的分类
    8.1.2城市区域交通自适应控制系统
    8.2动态优化模型
    8.3动态优化算法
    8.3.1混沌遗传算法
    8.3.2混沌粒子群优化算法
    8.3.3模拟退火粒子群算法
    8.3.4灾变粒子群算法
    8.4区域交通控制信号配时优化
    8.4.1周期和相位差优化
    8.4.2区域交通控制配时优化步骤
    8.4.3仿真计算
    8.5仿真实验结论
    9结论与展望
    9.1研究内容
    9.1.1交通量的属性约简模型与算法
    9.1.2交通时段划分
    9.1.3交通量的混沌预测
    9.1.4单路口混沌神经网络控制
    9.1.5交通信号的在线强化学习控制
    9.1.6区域交通控制动态模型与智能算法
    9.2展望
    ……

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