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为了提升城市道路智能交通控制和管理的合理性和有效性,从交通流时空特性角度出发,提出基于传递熵(TE)变量选择和长短时记忆(LSTM)神经网络模型的城市道路交通流预测方法。根据传递熵选取与被测对象时空因果关联性强的影响因素,将筛选所得的因素作为输入变量,建立TELSTM组合预测模型。采用自动车牌识别数据对算法进行训练和实验,并与基于随机森林(RF)、递归特征消除(RFE)、前向选择(FA)的LSTM组合预测模型对比。结果表明:TE-LSTM模型对道路交通流的预测准确度最高,交通流量预测的MAPE低于5%,在满足实际交通管理和控制的数据精度要求的同时,降低了预测模型的变量维度和复杂度,提升预测效率。 相似文献
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为解决民航不安全事件信息中分类不准确的问题,提出一种基于机器学习的数据清洗方案。首先,设计了一种基于one class svm的异常值筛选模型,筛选出现有航空不安全事件信息中事发阶段中标签错误的数据。其次,建立了一种基于BERT的分类模型对分类正确数据进行训练,利用经过训练的模型对筛选出来的异常数据进行重新分类。最后,将清洗后的数据与原始数据进行比较,清洗后的数据标签准确率提高了10.2%。实验结果表明,基于机器学习的数据清洗方法能够实现民航安全信息的数据清洗,提高了数据质量。 相似文献
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为了更好的实现飞行品质监控和飞行事后分析,本文设计了可将QAR飞行数据关联到响应的地理空间和时间序列的显示平台。针对数据精度有限,提出了基于地理特征点的积分航迹分段修正模型,同时复现飞机实际垂直剖面时对气压高度进行了温度修正。以某航班实际QAR数据为例,通过数据筛选和仿真计算,并对数字地球进行二次开发,复现的飞行航径与时间空间相互关联,从而为飞行品质监控、安全评估以及事故/事故征候调查提供了技术支持。 相似文献
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通过深入分析开采深度、煤层顶底板性质、冲击倾向性、地质构造、开采技术等因素对煤层冲击危险性的影响,建立基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型;将所确定的影响冲击危险性因素进行数量级划分,利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值与阈值最优值选择进行优化,对煤层冲击危险性进行无冲击危险性、弱冲击危险性、中等冲击危险性、强冲击危险性的等级评价。应用蝙蝠算法优化BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型对内蒙古某矿的煤层及江苏某煤矿工作面进行实例验证,评价结果与综合指数法计算所得结果一致,表明该模型可以用于煤层冲击危险性评价。应用该模型对煤层进行冲击危险性评价时,改善了BP网络结构在权值和阈值确定上的随机缺陷,提高了算法稳定性,因而得到的评价结果更加合理。 相似文献
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为了研究定标点失效对管道中心线坐标及应变数据的影响,文中以管道环焊缝作为特征点对比2次中心线检测的环焊缝球面距离和管道应变数据,研究定标点失效情况下数据偏差情况。结果表明:对于1 km/点设置定标点时,环焊缝位置的偏差能保持在2 m范围内,对于1~2个定标点失效时环焊缝偏差会扩大到5 m,对于连续5点定标点失效时,环焊缝位置的偏差会超过14 m,该坐标数据已失效;对于极限情况连续5个定标点失效的情况下,通过环焊缝仍然可以将2次检测应变数据进行对齐,且检测数据能够良好复核,对于连续5个定标点失效情况下应变数据仍准确有效。 相似文献
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基于Python编程语言和大数据,构建可实现工程监测、综合预警、可视化、参数反演及实时动态分析等功能的自动化监测预警系统。该自动化监测预警系统可对施工过程中岩土体压力、位移、渗透水压等进行实时监测,并自动采集监测数据进行远程无线传输,自动存储到数据库中,借助互联网云平台进行数据共享;监测数据可供IA-BP算法模块、预警预报模块调用,采用IA-BP智能算法对数据库内监测数据进行反演及智能预测分析,并进行单项阈值和IA-BP智能算法综合对比分析,达到工程灾害预警预报目的。 相似文献
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探索挖掘URT站点客流时空特征并精准预测运营高峰期的站点客流,对提高URT系统客流组织效率、保障乘客出行安全具有重要意义。针对传统模型对于时空特征挖掘不够以及在多步短时客流预测的精度上有待提升等问题,引入时段相关性及站点关联度以量化客流隐式时空特征,并建立一种结合双层图卷积神经网络(GCN)与门控循环单元(GRU)的dmGCN-GRU短时进站客流预测模型,随后以杭州地铁为例,对工作日数据和非工作日数据分别进行了仿真实验。结果表明,dmGCN-GRU模型能够深度融合时段相关性、站点关联度、站间OD、邻接矩阵等多重时空特征,可在增加一定训练时长的前提下提高预测精度、模型稳定性。随预测步长增加,模型性能虽有所下降,例如工作日数据拟合优度从94.68%降至94.27%,但性能仍优于SVR、GRU、GCN以及GCN-LSTM等模型。 相似文献
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由于车载定位设备精度的不断提高,利用车辆的轨迹数据可以识别车辆的逆行行为,但设备或环境会产生噪声,本文主要针对轨迹处理过程中的噪声问题,研究概率图模型下的逆行行为概率判断。首先对机动车出行轨迹进行识别,拆分成出行轨迹,解决因为掉头等对概率判断的影响;再利用动态贝叶斯网络建立马尔科夫模型,对识别结果空间推断;进而基于方向角数据结合卡尔曼滤波法进行去噪后与地图匹配,计算定位点在道路上的先验概率和条件概率,再利用相邻轨迹点的条件概率计算该点的逆行概率,最终设定逆行行为判定阈值,并利用已知的轨迹数据验算准确性。结果显示,利用动态贝叶斯网络能够发现机动车的逆行行为,对提高道路安全有重要意义。 相似文献
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文章结合港珠澳大桥沉管隧道工程实例,采用局部相似装配式剪力键方案,对超长海底沉管隧道在不均匀沉降及不均匀荷载作用下的节段接头作用机理进行了研究。经材料配比与模型制作,进行了1:4.69的大型沉管节段模型试验;沉降模型试验平台经技术改造,能够满足试验过程中的模型搬运、对接、加载、复位等功能;控制试验平台底部千斤顶的差异沉降,可以模拟沉管节段接头纵向与横向的不均匀变位;采用钢筋计及压力盒对沉管结构钢筋应力、沉管结构与土体的接触压力进行测试,采用电阻应变花和光纤光栅应变花对剪力键表面及内部的应变进行测试。通过对所得试验数据的初步分析,得到了节段接头剪力键剪应力随差异沉降及剪应力沿沉管横截面的分布规律。 相似文献