蒋士正

作品数：3被引量：29H指数：2
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供职机构：南京大学更多>>
发文主题：交通流数据路网神经网络交通流选择算子更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
发文期刊：《上海交通大学学报》《西安交通大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家科技重大专项江苏省自然科学基金江苏省科技厅基金更多>>
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自适应粒子群神经网络交通流预测模型被引量：16
《西安交通大学学报》2015年第10期103-108,共6页许榕 周东 蒋士正 陈启美 
国家自然科学基金资助项目(61105015);国家科技重大专项课题资助项目(2012ZX03005-004-003)
针对传统神经网络预测模型预测结果准确性低且存在大量无效迭代的问题，提出了自适应权重粒子群神经网络交通流预测（PSOA-NN）模型。首先根据待预测点的上下游观测点数目和历史数据，随机初始化若干组模型参数并计算每组参数对应粒子...
关键词：交通流 预测 粒子群优化 神经网络 
二维局部非负矩阵分解的路网态势算法被引量：1
《上海交通大学学报》2015年第8期1131-1136,1143,共7页许榕 吴聪 蒋士正 陈启美 
国家科技重大专项(2011ZX03005-004-03);国家自然科学基金项目(61105015)资助
针对路网态势评测算法存在限于断面、依赖单一指标等的不足,在解析测量指标和测量断面的相关性及局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出了二维局部非负矩阵分解2DLNMF算法,通过选择合适参数对路网数据进行降维处理,提取路网特征数据...
关键词：路网态势 聚类 二维局部非负矩阵分解 特征提取 
基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测被引量：13
《上海交通大学学报》2015年第2期281-286,共6页蒋士正 许榕 陈启美 
江苏省科技厅项目(BE2009667);江苏省自然科学基金(BK2010366)资助
针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的...
关键词：短时交通流预测 最小绝对收缩和选择算子 变量选择 神经网络 
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