基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.18MB</p>
<p>总页数：3页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测》是一篇结合了扩展卡尔曼滤波（EKF）与神经网络技术的研究论文。该文旨在提高公路货运周转量预测的准确性与稳定性。通过将EKF的动态系统状态估计能力与神经网络的非线性拟合优势相结合，模型能够有效处理数据中的噪声和不确定性。研究结果表明，该方法在预测精度和实时性方面优于传统方法，为交通管理与物流规划提供了可靠的数据支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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