蒙特卡洛算法

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在人工神经网络的实际应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等，80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。

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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% 。

自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。所谓自适应滤波，就是利用前一时刻己获得的滤波器参数等结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优化的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。

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