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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *
针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。
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经典的基于ARM的uboot移植教程
这篇文章，很基础的教会你如何移植uboot，以及uboot的原理！
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C++课程设计报告及源代码
整理了CSDN中的一些C++课程资源。免费提供给无资源业分的人。C++课程设计报告+职工信息表.docC++课程设计报告--小型特殊计算器.docC++课程设计报告模拟银行管理系统.doc哈尔滨工业大学课程设计报告.doc图书管理系统C++课程设计源代码.doc航空售票系统+C++课程设计源代码.doc运动会分数统计系统.doc通讯录课程设计报告（完）.doc
- 2020-11-27下载
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北京怡嘉行科技有限公司opnet英文讲座 pdf
这是北京怡嘉行科技有限公司在校园举办opnet讲座时候的pdf..共举行了三天。。。分别是三个pdf..入门级别的讲座可以看看。。。
- 2020-11-30下载
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prony算法的MATLAB程序实现
有中文注释代码的原理，适合初学者简单易学，可以在此基础上根据研究对象的需要，对程序进行修改。
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STATCOM静止同步补偿器仿真模型，PSCAD平台
【实例简介】STATCOM静止无功补偿器仿真模型，PSCAD平台下编写，可正常运维，无报警，建议PSCAD4.3以上版本可用。
学校毕设版本，经过导师亲自调试完成，可流畅运行无压力。
静止同步补偿器（STATCOM）是一种并联型无功补偿的FACTS装置，它能够发出或吸收无功功率，并且其输出可以变化以控制电力系统中的特定参数。一般的，它是一种固态开关变流器，当其输入端接有电源或储能装置时，其输出端可独立发出或吸收可控的有功和无功功率；它可在如下方面改善电力系统功能：动态电压控制，功率振荡阻尼，暂态稳定，电压闪变控制等。与传统的无功补偿装置相比，STATCOM具有调节连续、谐波小、损耗低、运行范围宽、可靠性
- 2021-11-19 00:36:42下载
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精伦身份证阅读器通用二次开发SDK
精伦身份证阅读器二次开发SDK，包括x86以及X64开发包，亲测win7、win10系统可用
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天池大数据竞赛LSTM预测算法分享
资源为今年八月份参加天池大数据竞赛a股公司营收预测使用的预处理后的数据和对应的算法文件
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一种神经网络模式分析系统 的设计与实现
线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类
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LanScanner（MFC程序）扫描局域网内主机Mac地址和主机名
计算机网络编程，扫描局域网内活动主机的Mac地址，可以获取本机mac，IP，子网掩码，网关mac等。
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