K-最近邻(KNN)深度学习长短时记忆(LSTM)网络针对现有预测模型无法在交通大数据中提取交通流序列的内部规律,且未能充分利用交通流的时空相关性以实现高精度预测的问题,提出了一种基于K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)与长短时记忆(long short term memory,LSTM)网络模型相结合的短时交通流预测模型.采用KNN算法选择...
基于KNNLSTM的短时交通流预测一、引言随着城市化进程的加速和机动车数量的激增,城市交通问题日益突出,如交通拥堵、事故频发等。短时交通流预测是解决这些问题的重要手段之一。短时交通流预测能够提供实时的交通情况,有助于交通管理部门制定有效的交通调度和管控策略,进而提高道路运行效率和交通安全水平。然而,短时交通流...
if knn_list[max_index][0] > dist: # 如果dist小于最远距离 knn_list[max_index] = (dist, self.y_train[i]) # 更新knn_list # 统计不同label的数量和种类 knn = [k[-1] for k in knn_list] count_pairs = Counter(knn) max_count = sorted(count_pairs.items(), key=lambda x: x[1]...
在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归(multivariate linear regression)。(来自维基...
随着遥感卫星成像技术的提升和机器学习的蓬勃发展,越来越多的研究人员利用机器学习的方法来进行遥感图像识别,取得了很好的效果。在本次作业中,我将利用四种机器学习算法在 WHU-RS19 数据集上进行遥感图像识别的尝试,这其中既包括传统的 kNN 和 SVM,也包括近年来得到青睐的 CNN 和 LSTM 算法。本文的基本结构如下: ...
Short-term Regional Heat Load Prediction Using KNN-LSTM and Its Application in CHP Feasible Operation Region 引用 收藏 分享 摘要 为了准确预测热电联产机组的热负荷进而确定机组的热电可行域,使用互信息法筛选预测模型的输入参数。搭建了基于粒子群(PSO)参数寻优的最邻近节点(KNN)模型和长短期记忆神经网络(LSTM...
基于kNN--Smote--LSTM的信用卡欺诈风险检测网络模型 下载积分:2500 内容提示: III I II I I II II III III IIlY3536493遗≥浙炉z角矢乎硕士学位论文论文题目: 基王蝌丛二S啦Q!皇=LS!丛的信用圭趑迮风险检测网络模型研究方向: 数据控担皇扭墨堂蛰提交日期:201 8年12月万方数据 文档格式:PDF | 页数...
数据代码分享|Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM,KNN,多层感知器,朴素贝叶斯,随机森林,GBDT对比 作者:Yunfan Zhang Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站,致力于服务公众对话。迄今为止,Twitter的日活跃用户达1.86亿。与此同时,Twitter也已成为突发紧急情况时人们的重要...
A spatio-temporal KNN-LSTM prediction model for groundwater level considering spatio-temporal factors was also constructed. The reliability and accuracy of ... L He,M Hou,S Chen,... 被引量: 0发表: 2021年 PM2.5 Prediction with a Novel Multi-Step-Ahead Forecasting Model Based on Dynamic Wind...
答案是A。A选项中的LSTM是深度学习中循环神经网络系列的经典算法;B选项中的KNN是传统机器学习中的无监督聚类算法;C选项中的AdaBoost是传统机器学习中基于树模型的Boosting集成学习算法;D选项中的SVM是传统机器学习中的经典有监督学习算法。