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短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一.针对目前短时交通混沌预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种基于混沌理论的短时交通流预测模型:RBF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Volterra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究.应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测,验证了算法的准确性.然后用这4种预测模型对微观实测交通流的时间序列进行实证分析.仿真结果表明,4种预测模型对典型混沌时间序列具有很好的预测效果;而对实测交通流预测,其预测精度和稳定性较差,但可以满足实时交通流预测的需要. 相似文献
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O ja连续型全反馈神经网络模型可以有效计算实对称矩阵的主特征向量,该网络的动态行为由描述其模型的微分方程所决定,详细研究了O ja动力系统的稳定性问题.对于非正定实对称矩阵最大特征根为零,且至少有一特征根为负的情形,证明了从单位球外出发的解并不一定必然导致有限逸时,完善了O ja模型计算实对称矩阵主特征向量的收敛性结果,数值实验结果进一步验证了理论分析的正确性. 相似文献
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报道一种新的测定寡糖链糖体亚谱的NMR方法, 称为MMDY混合脉冲梯度选择一维HOHAHA法. 本方法采用MMDY混合脉冲与双梯度自旋回波脉冲相结合, 为解决高度重叠的1H NMR谱图分析困难提供了有力手段. 本方法的主要特点是: 采用双梯度自旋回波脉冲进行选择激发, 与差谱为基础的选择激发方法相比不但可节省测定时间, 而且谱图干净, 没有差谱伪峰; MMDY混合脉冲的磁化接力相干转移非常有效, 远程磁化转移信号的灵敏度高, 对于偶合常数大约为1 Hz的微弱偶合自旋体系, 如阿拉伯糖和鼠李糖, 也能够得到完整的亚谱; 梯度脉冲只是用于相干路径选择, 灵敏度比较高, 并且纯吸收形的高质量亚谱不经过复杂的Z-滤波步骤就可以快速得到, 因此比较适用于常规样品分析. 以苷类化合物为例讨论本方法的特点以及在谱峰高度的寡糖结构测定中的应用. 相似文献
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