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  1. 城市公交网络建模及其可靠性研究

  2. 优先发展公交已经成为国家的一项基本国策，是解决大、中城市交通的最佳途径。城市公交网络是随着城市的发展而不断调整补充形成，人们对其拓扑性质及发展特点缺乏系统认识，造成了城市公交系统规划建设的盲目性和主观性。因此，本文从复杂网络视角分析城市公交系统的复杂性及可靠性，基于MATLAB与PAJEK软件技术，建立西安公交网络模型，分析其静态几何量，最后对西安、北京、杭州三个城市的可靠性进行仿真对比。

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2012-03-14
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：wh_wxy

  1. MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）源代码

  2. 第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-07-27
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：opticalboy

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词：前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 公交网络仿真系统

  2. 公交网络仿真系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：weixin_38602098

  1. Eins:基于元胞自动机理论的交通系统仿真-源码

  2. Einspy-基于元胞自动机理论的交通系统仿真 项目介绍 道路交通流理论模型大体可分为三大类。元胞自动机属于微观模型，是集中于个别车辆在相互作用下的个体行为描述。主要用于研究高速公路与交通和城市网络交通。 该项目推进提供一个简易上手且功能丰富的元胞自动机交通模拟库，包含基于元胞自动机（NaSch）的多个经典交通数学模型 支持的数学模型&& TODO-列表 NaSch模型 TT规则 BJH规则 VDR规则 VE规则 CD型号 MCD模型 查看规则 多车道CA 车辆换道支持 KKW

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：450kb
    • 提供者：weixin_42119358

  1. multi_agent_systems:2017年多智能体系统课程-人工智能 UvA-源码

  2. 多代理系统 描述 阿姆斯特丹大学“ 课程最终项目的代码。 我们的任务是为阿姆斯特丹市设计一个自主的公共交通系统。 考虑到问题的高度复杂性和分散性，多主体系统（MAS）设计是构建有效解决方案而无需专家进行工程设计的自然方法。 我们系统的目标是最大程度地减少： 乘客的等候时间 车辆的租赁和运营成本 总线间通讯费用 在我们的设置中，每个代理都是公交车，其环境由其他代理，乘客和24个无向图中的公交车站组成。 我们的基准方法是在包含架构中建模的一组启发式决策函数，每个代理根据当前的信念来计算其下一个动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42143221