导读:本文包含了流量预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,流量,泉流,含水层,小波,分析法,长法。
流量预测论文文献综述
林振荣,黎嘉诚,杨冬芹,伍军云[1]（2019）在《改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测》一文中研究指出针对网络流量的非线性和复杂性等特性以及传统网络流量预测模型精准度低的缺点,提出自适应微分进化算法(ADE)优化小波神经网络(WNN)的短期网络流量预测方法。以小波神经网络为基础,在神经网络训练过程中增加动量项,采用自适应微分进化算法优化小波神经网络原有的初始化参数的过程,有效解决小波神经网络中传统梯度下降算法易陷入局部极小解和对初始值敏感的缺陷,提高学习精度和收敛速度。仿真结果表明,相比对比模型,该方法具有良好的准确性、收敛性以及稳定性,是一种有效可靠的短期网络流量预测方法。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭[2]（2019）在《基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型》一文中研究指出针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
黄伟,刘存才,祁思博[3]（2019）在《针对设备端口链路的LSTM网络流量预测与链路拥塞方案》一文中研究指出针对设备端口链路流量,提出两种基于长短期记忆网络的预测模型。第一种针对在大时间粒度下平稳变化的流量;第二种则针对在小时间粒度下波动剧烈的非平稳流量。通过选用不同的数据划分方式与模型训练方法,构建两种具有不同网络结构的流量预测模型。实验结果表明,前者在处理平稳变化的流量时能够达到极高的预测精度,后者在处理非平稳流量时具有明显优于SVR模型、BP神经网络模型的预测效果。在第二种预测模型的基础上,提出了参数可调的链路拥塞预警方案,实验证明该方案具有一定的可行性。(本文来源于《网络与信息安全学报》期刊2019年06期）
唐娟松,覃桂灿,杨祚建,梁小莲,黄怡[4]（2019）在《影像超声检测脐静脉血流量在产前早期预测发现双胎输血综合征中的应用》一文中研究指出目的:探究超声下脐静脉血流量检查在产前早期预测发现双胎输血综合征中应用。方法:抽取我科2016年1月—2018年12月期间收入的双胎输血综合征孕妇40例作为观察组,另选取同期收入单绒毛膜双胎孕妇40例孕妇作为对照组,两组在超声下开展脐静脉血流量检查,比较两组检查结果。结果:受血儿脐静脉血流量均高于供血儿,差异显着(P <0.05),对照组双胎儿间脐静脉血流量无明显变化。结论:胎儿脐静脉血流量将TTTS胎儿之间不平衡血流状态反映出来,可用于对TTTS产前诊断及评估,准确性高,值得应用。(本文来源于《影像研究与医学应用》期刊2019年23期）
张春艳,束龙仓,张帅领[5]（2019）在《基于含水层储水量的泉流量预测》一文中研究指出水资源短缺是制约西南岩溶地区经济发展和影响生态平衡的主要因素,开展岩溶含水系统水流运动规律的研究,对于该地区水资源可持续利用具有重要的意义。利用自行设计研制的裂隙网络-管道双重介质物理模型,借助自动化数据采集技术,采用物理试验的研究方法,探讨不同含水层初始饱和厚度条件下泉流量的衰减规律。分析试验结果表明:泉流量与含水层储水量之间存在明确的函数关系,初始衰减流量、衰减系数均与含水层初始饱和厚度、含水层初始储水量存在相关关系,基于相关分析,建立了泉流量衰减预测模型;同时,含水层初始饱和厚度亦可通过泉流量的初始衰减流量和衰减系数进行预测。(本文来源于《人民长江》期刊2019年11期）
王静,申强[6]（2019）在《辛安泉泉水流量的预测分析——基于spss软件与多元线性回归理论》一文中研究指出近几年,随着国家地下水井全面建设,提供了丰富的地下水水位资料。以辛安泉域子系统2000-2017年年均地下水位资料为基础,基于多元线性回归理论方法,用spss统计分析软件,分析辛安泉域不同子系统地下水位、降水量、开采量等多因子与实测泉水流量的相关关系,建立泉水流量预测模型,能够很好预测该泉域泉水实测流量,为传统水量还原方法提供参考。(本文来源于《山西水利科技》期刊2019年04期）
余世明,张航,何德峰,赵云波[7]（2019）在《基于神经网络模型的计量泵远程流量广义预测控制》一文中研究指出为了在流程工业中实现流体物料的远程投加,提出了一种隔膜计量泵流量远程控制方案。方案采用上层优化节点、双信道通信网络和本地控制器的分级控制策略,利用神经网络辨识计量泵流量和电机转速的动态模型,设计了基于自适应广义预测控制(GPC)的流量调节算法。通过对比仿真和实际平台验证了所提出方案的可行性和有效性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年11期）
许光斌[8]（2019）在《智慧交通短时流量预测研究》一文中研究指出交通流量预测及诱导是当前研究的热点,准确的预测交通流量才能高效规划和诱导交通,保证交通通畅。通过分析并搭建小波神经网络预测模型,利用现有短时交通流量数据进行训练验证并仿真,科学的指导交通流量的相应预测,从而精确的指导交通诱导。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年11期）
韦广龙,黎协锐,李必元,甘惠云[9]（2019）在《移动综合分析法在南宁水文站中长期流量预测中的应用研究》一文中研究指出中长期流量预测预报是一项非工程防洪减灾措施,原来的方差分析法只能作出一种预测方案,一个预报值,不能做多个方案进行比较优选。移动综合分析法运用移动步长法与改进方差分析法组合法,解决方案单一、合格率低、准确率低的关键技术问题。移动综合分析法将原数据系列用移动步长法分成多组奇、偶数系列,计算奇、偶数系列方案的优选率,采用优中选优而得最佳方案。通过采用移动综合分析法对南宁站历年年最大流量系列进行预测分析,优选出预测方案的合格率和预测值的准确率都在90%以上,提高了中长期水文预测精度。(本文来源于《广西水利水电》期刊2019年05期）
钟翔,朱彩云,韩旭[10]（2019）在《基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型》一文中研究指出机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。(本文来源于《航空工程进展》期刊2019年05期）
流量预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流量预测论文参考文献
[1].林振荣,黎嘉诚,杨冬芹,伍军云.改进微分进化和小波神经网络的网络流量预测[J].计算机工程与设计.2019
[2].祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭.基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型[J].计算机工程与设计.2019
[3].黄伟,刘存才,祁思博.针对设备端口链路的LSTM网络流量预测与链路拥塞方案[J].网络与信息安全学报.2019
[4].唐娟松,覃桂灿,杨祚建,梁小莲,黄怡.影像超声检测脐静脉血流量在产前早期预测发现双胎输血综合征中的应用[J].影像研究与医学应用.2019
[5].张春艳,束龙仓,张帅领.基于含水层储水量的泉流量预测[J].人民长江.2019
[6].王静,申强.辛安泉泉水流量的预测分析——基于spss软件与多元线性回归理论[J].山西水利科技.2019
[7].余世明,张航,何德峰,赵云波.基于神经网络模型的计量泵远程流量广义预测控制[J].高技术通讯.2019
[8].许光斌.智慧交通短时流量预测研究[J].数字通信世界.2019
[9].韦广龙,黎协锐,李必元,甘惠云.移动综合分析法在南宁水文站中长期流量预测中的应用研究[J].广西水利水电.2019
[10].钟翔,朱彩云,韩旭.基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型[J].航空工程进展.2019
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