2) hourly traffic volumes
小时交通量
1.
Winters,ARIMA and feed-forward neural network hourly traffic volumes forecasting model for freeway off-ramp are established by applying data mining time series technology,namely exponential smoothing,ARIMA and.
设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、AR IM A方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量W in ters预测模型、AR IM A预测模型及神经网络预测模型。
2.
Establishing Winters, ARIMA and feed-forward nerual network hourly traffic volumes forecasting model for freeway off-ramp by applying data mining tim series technology, namely exponential smoothing, ARIMA and feed-forward neural network method.
设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、 ARIMA预测模型及神经网络预测模型。
3.
Establishing Winters, ARIMA and feed - forward nerual network hourly traffic volumes forecasting model for freeway off- ramp by applying data mining tim series technology, namely exponential smoothing, ARIMA and feed ?forward neural network method.
设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARI-MA预测模型及神经网络预测模型。
3) peak hour traffic volume
高峰小时交通量
4) 8th hour volume
第八小时交通量
5) volume design hour
交通量设计小时
6) highest annual hourly volume
年最小时交通量
补充资料：一日交通圈
一日交通圈：陕西省规划的%26#8220;米%26#8221;字型公路主骨架，以西安为中心向外辐射，由3条国道主干线（连云港至霍尔果斯、二连浩特至河口和青岛至银川）和3条西部大通道（阿荣旗至北海、西安至合肥和银川至武汉）组成，全长约3010公里，其中5条在西安交汇，1条横贯陕北能源化工基地。%26#8220;十一五%26#8221;末，公路主骨架全面建成后，将实现西安与周边太原、石家庄、呼和浩特、银川、兰州成都、重庆、武汉、合肥和郑州10个中心城市公路连接一日到达。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条