基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计

短时交通流量预测是智能交通系统中的重要环节,选用在短时交通流量预测方面表现出色的LSTM神经网络,并利用PSO算法优化LSTM神经网络模型。实验结果表明,与传统LSTM模型相比,所构建的PSO-LSTM模型对未来5分钟和10分钟两种短时交通流量预测,达到了更高的准确率。在此基础上,设计了一个交通流量预测网站更好地展示了预测结果,也方便用户随时查询。

基于GRU神经网络的城市交通流量预测网站设计

交通流量预测是智能交通系统中必不可少的组成部分。利用门控循环单元(GRU)神经网络搭建交通流量预测模型,并与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)神经网络进行对比,以验证GRU的优越性。在此基础上,为更好地满足实际应用,实现了基于GRU神经网络的滚动预测,设计了一个城市交通流量预测网站来展示预测结果,方便用户查询,有一定的使用价值。

网站浏览路径预测(英文)

用户浏览因特网网站点击某个链接后,该链接的网页往往需要一段时间才能传送到用户端.为了缩短用户的等待时间,利用网站服务器的空闲CPU时间,对用户下一个HTTP请求进行预测,以便预处理下一个网页是一种可能途径.使用已分类的网页信息、用户配置文件和网站日志进行预测,介绍并且分析了16种预测算法.实验结果证明某些算法是比较有效可信的.

外语教学资源网站的设计

网站的设计应该目的明确、内容丰富、设计合理、导航准确、易于浏览。为此,在建立网站之前,必须周密策划,精心设计。外语教学资源网站以辅助教学与研究为目的,设计风格以简洁明了为要,内容以语言教学研究和语言教学资料为主。

一种基于差分进化的BP神经网络学习算法

提出了一种基于改进差分进化算法和BP神经网络的计算机网络流量预测方法。利用差分进化算法的全局寻优能力,快速地得到BP神经网络的权值和阈值;然后利用BP神经网络的非线性拟合能力获得高精度的网络流量预测结果。实验结果表明,此方法能在较短的时间内获得较高精度的预测结果,具有较好的应用价值。