停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络, 优化了学习速率, 减少了训练过程的震荡趋势, 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后, 进行了多种方法比对实验
上传时间: 2013-12-17
上传用户:GavinNeko
·详细说明:基于概率神经网络的数字语音识别matlab程序文件列表: newpnn ......\demopnn1.m ......\ENFRAME.M ......\MELBANKM.M ......\mfcc.m ......\testpnn.asv ......\testpnn.m
上传时间: 2013-06-21
上传用户:thh29
用matlab设计的概率神经网络,内附演示程序
上传时间: 2014-08-27
上传用户:lo25643
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力,快速的学习能力,易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础,已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点,还具有许多GMM没有的优点,如强鲁棒性,需要更少的训练语料,可以和其他网络其他理论无缝整合等。
上传时间: 2014-01-02
上传用户:zhaiyanzhong
本程序用C语言实现了集成神经网络解决广义异或问题。用神经网络集成方法做成表决网,可克服初始权值的影响,对神经网络分类器来说:假设有N个独立的子网,采用绝对多数投票法,再假设每个子网以1-p的概率给出正确结果,且网络之间的错误不相关,则表决系统发生错误的概率为 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 当p<1/2时 Perr 随N增大而单调递减. 在工程化设计中,先设计并训练数目较多的子网,然后从中选取少量最佳子网形成表决系统,可以达到任意高的泛化能力。
上传时间: 2015-05-03
上传用户:kiklkook
matlab的典型算法(包括神经网络、遗传算法、概率算法、模拟退火算法)
上传时间: 2013-11-28
上传用户:CHENKAI
基于ASP的B/S网络成绩管理系统
上传时间: 2014-01-05
上传用户:lanwei
概率神经网络翻译资料,较为详细的解说了PNN网络的特点和网络结构以及几种优化结构
上传时间: 2014-11-30
上传用户:tianjinfan
应用概率神经网络预测股市的方向变化 应用概率神经网络预测股市的方向变化
上传时间: 2014-12-05
上传用户:qq1604324866
機率神經網路分類器之高階合成。对研究概率神经网络很有帮助的。质量很高的论文
上传时间: 2016-04-07
上传用户:jcljkh