大数据及其在交通运输中的应用 大数据技术,Python编程,交通流,交通运输,机器学习,深度学习
●大数据技术基础理论知识:大数据的特征、分类、框架结构等。●Python编程基础知识:各种模块的讲解,并配以实操案例。●机器学习模式识别:机器学习的类型、机器学习的基础数学知识、树和随机森林算法、KNN算法、贝叶斯理论、支持向量机等模型和原理以及具体的Python代码实现。●深度学习基础知识及应用:深度学习的微积分基础、线性代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。●深度学习的交通流预测研究:交通流理论基础、交通流统计分布特性的基本理论知识、交通流数据预处理、深度学习的交通流预测等。
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深度学习的驾驶意图识别 Python编程,信号处理,机器学习,深度学习,脑电信号,神经网络,支持向量机
介绍Python的基础操作,通过示例进行编程展示; 讲解信号处理基础,通过Python编程对小波理论、小波包理论等信号处理技术进行编程; 介绍机器学习的模型及原理,并运用Python编程来实现; 分析驾驶行为,运用小波理论和小波包理论等对脑电信号进行处理、分析并提取特征参数,将提取的特征参数输入到深度学习模型中,对驾驶意图进行识别; 对深度学习驾驶意图识别模型进行仿真验证,将驾驶意图转换为相应的指令控制车辆自动驾驶。
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