【摘 要】
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为了解决单一时间序列模型对网约车需求预测精度不高,而导致网约车供需不平衡的问题,提出一种多尺度多方法组合的网约车需求预测方法.对网约车影响因素进行分析并提取出主要特征,利用历史平均模型、ARIMA时间序列模型、LSTM长短期记忆神经网络进行网约车需求预测,分别提取出网约车数据的周期性规律、差分变化规律和其他复杂规律,为了最大限度发挥三种单一模型的优势,使用三种单一模型建立组合模型,最后用灰狼优化算法对组合模型的权重进行寻优.通过在真实数据集上对单一模型和组合模型的预测精度进行比较,结果表明,组合模型在五种
【机 构】
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西安科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710054
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为了解决单一时间序列模型对网约车需求预测精度不高,而导致网约车供需不平衡的问题,提出一种多尺度多方法组合的网约车需求预测方法.对网约车影响因素进行分析并提取出主要特征,利用历史平均模型、ARIMA时间序列模型、LSTM长短期记忆神经网络进行网约车需求预测,分别提取出网约车数据的周期性规律、差分变化规律和其他复杂规律,为了最大限度发挥三种单一模型的优势,使用三种单一模型建立组合模型,最后用灰狼优化算法对组合模型的权重进行寻优.通过在真实数据集上对单一模型和组合模型的预测精度进行比较,结果表明,组合模型在五种评价标准下均优于单一模型,更好地发挥出单一模型的预测优势,预测精度更高.同时在不同的适应度函数下进行实验,验证了模型的鲁棒性.采用组合预测模型预测精度更高,更适合作为网约车需求预测的有效模型.
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为了在控制宽色域视频图像多路径传输时延的同时,增强视频传输质量,提出宽色域视频图像多路径并行传输方法.根据色域标准条件和颜色测量原理,计算并获得色域边界的具体数值.建立宽色域视频图像信息之间的扩展映射关系,在此基础上分别定义数据包中的周期性数据帧、非周期性数据帧,提高了多路径环境中的传输稳定性.通过发现节点并建立链接的处理方式,完成视频图像的多路径并行传输编码,实现了宽色域视频图像多路径并行传输.实例分析结果表明,与Kirsch算子图像分割法相比,多路径并行传输方法在处理宽色域视频图像时始终保持较低的传输
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