全文获取类型
收费全文 | 408篇 |
免费 | 26篇 |
专业分类
公路运输 | 122篇 |
综合类 | 74篇 |
水路运输 | 208篇 |
铁路运输 | 26篇 |
综合运输 | 4篇 |
出版年
2024年 | 3篇 |
2023年 | 22篇 |
2022年 | 19篇 |
2021年 | 22篇 |
2020年 | 23篇 |
2019年 | 19篇 |
2018年 | 6篇 |
2017年 | 16篇 |
2016年 | 16篇 |
2015年 | 18篇 |
2014年 | 21篇 |
2013年 | 18篇 |
2012年 | 25篇 |
2011年 | 24篇 |
2010年 | 28篇 |
2009年 | 25篇 |
2008年 | 19篇 |
2007年 | 20篇 |
2006年 | 24篇 |
2005年 | 13篇 |
2004年 | 16篇 |
2003年 | 2篇 |
2002年 | 3篇 |
2001年 | 5篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 9篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 2篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 5篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 2篇 |
排序方式: 共有434条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
12.
13.
介绍一种快速卡尔曼滤波算法,对于一般的递归最小二乘自适应算法(RLS算法)来说有着更快的计算速度,同最小均方自适应算法(LMS算法)相比计算量差不多,该算法用统计模型(时间序列)来代替状态方程,大大减少了算法的复杂度,在速度估计的时候采用时间序列模型方法进行速度估计,通过Matlab仿真,证明在一定情况下此方法有效、可行。 相似文献
14.
15.
介绍了以中精度惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)为主,与全球导航定位系统GPS(Global Position System)等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案。设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法。经计算机模拟仿真证明,神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法。 相似文献
16.
17.
18.
车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性. 相似文献
19.
为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。 相似文献
20.