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22.
短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求. 相似文献
24.
魏发国 《广东交通职业技术学院学报》2019,18(4)
工学结合一体化课程的教学设计主要包括教学设计思路、教学对象分析、教材分析与处理、任务目标与内容设计、教学情景设置、教学方法的运用、教学过程组织、教学反思等要素。而"教学反思"作为教学活动的最后一个环节,是不断提升教学质量、改善教学效果的极其重要一环,如何正确规范撰写实用性的教学反思,是每一位教师都应该掌握的一项教学基本技能。本文以"单排行星齿轮机构运动规律的探究"为例,通过这一则工学结合一体化课程教学反思的撰写示例,呈现系统全面的教学反思过程,直观解决如何开展教学反思这一问题。 相似文献
25.
26.
多年冻土区隧道在施工过程中围岩受施工热源的影响形成融化圈,在季节性冻融作用下,会造成衬砌表面开裂、剥落、覆冰等冻害.因此,减少施工对冻土原始地温场的扰动是寒区隧道施工的重要控制因素之一.本文以青藏高原风火山隧道为背景,结合实际施工工况、环境温度及地温数据,基于传热学理论,利用数值仿真开展隧道开挖暴露时间、初支施作时机、贯通后有无保温层、气候变暖等因素下隧道围岩融化圈变化规律研究.结果表明:与无支护阶段相比,有初期支护隧道围岩融化圈深度在30 d内减少了25.6%,融化圈发生时间推迟了6d左右,及时施作初支可有效减小隧道融化范围;隧道围岩融化圈呈月牙形分布,内侧线扩大速率大于外侧线减小速率,施工引起的热扰动对隧道围岩的回冻有显著影响.考虑气候变暖因素,提出铺设5 cm厚保温层能有效抑制围岩出现季节性冻融圈. 相似文献
27.
考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率. 相似文献
28.
为提高涵洞淤堵病害的检测效率,研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为:淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法(如ResNet-18网络模型)应用至涵洞图像中,以此提高人工智能算法的准确性。结果表明:使用ResNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%,实现了对涵洞状况的有效分类。此外,还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法,帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场,进行相关的监测维护工作。 相似文献
29.
为提高智能车在真实环境中的实时检测能力,改善复杂环境下检测效果不佳的问题,本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先,为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度,提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取;其次,为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度,在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块;最后,为了验证本文提出方法的有效性,选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较,结果证明,本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下,模型参数量降低到原来的18.7%,检测速度提升了
66%,检测速度和精度均优于其他算法,可满足智能车的实时感知需求。 相似文献