基于联网收费数据预测交通流量的实现

高速公路海量的联网收费记录汇聚了很多极具价值的交通信息，利用数据挖掘方法，实现收费数据的增值利用具有重要的理论与应用意义。交通流量是交通规划与管理中的一项重要基础数据，以往交通流量的预测方法依赖于交通调查与检测数据。数据采集成本很高。本文以回归树理论建立起利用联网收费数据预测交通流量的思路，并借助SQL2005提供的数据挖掘功能，建立起数据分析系统，实现利用联网收费数据进行交通流量的预测。     

高速公路入口自助发(刷)卡系统评价

本文较详细地介绍了高速公路入口自助发卡系统构成、技术评价、成本效益分析、系统通行能力影响分析等,为入口自助发卡系统在我国高速公路的推广应用提供参考。本文提出高速公路入口自助发卡系统将成为中国高速公路主流发卡方式。另外,在高速公路或收费公路上采用自动车型分类系统后,可以减少或取消人工车型分类,这样可以避免由于人为失误带来的经济损失或     

基于BP神经网络的ETC系统客户的流失分析研究

文章应用神经网络数据分析技术研究ETC系统客户流失的状况,详细研究了如何建立ETC系统客户流失基本模型。通过对客户的基本数据进行神经网络预测,可以发现描述流失客户基本特征的属性值集合以及对应的是否流失的结论。文章给出的是改进的神经网络的预测方法,可提高BP神经网络的收敛速度,增强网络的泛化能力,获得了很好的效果。