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城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑.研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法.以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基础,采用回归拟合的方法探究信号控制主干道路段旅行时间与断面流量之间的关系,2段式的线性拟合结果可以较好地拟合信号控制主干道路段旅行时间与断面流量的关系.以BP神经网络模型为基础,从输入层入手,采用直接输入2类数据、应用拟合关系输入拟合数据等方法,综合考虑2类数据之间的相关性,建立了融合2类检测数据进行旅行时间预测的多个模型,对7种不同输入的神经网络预测模型进行了测试、对比和分析.研究结果表明,相比于时间序列、支持向量机、k近邻和历史平均方法而言,应用拟合关系的2类数据融合的BP-2神经网络模型具有更高的预测精度,MA PE为13.04%,表明BP2神经网络模型能够实现较好的旅行时间预测效果. 相似文献
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大型桥梁健康监测系统具有传感器数量巨大、种类繁多、通信方式多样、组网形式灵活等特点,数据的多源性和异构性十分突出,给数据集成带来了很大的困难。该文针对桥梁健康监测的应用需求,设计一套多源异构数据集成方案,不仅实现多源异构数据的结构化存储,还提出“结构化通信”的概念,实现结构化的通信配置、统一的通信控制和灵活的数据处理,使数据采集系统的通信配置管理更加标准化和规范化,提高代码的简洁性和可维护性,进一步提高大型桥梁健康监测系统软件平台的集成化水平。该文提出的方案在九江长江公路大桥结构健康监测系统中进行了应用,结果表明:系统界面简单易用、运行稳定可靠,具有一定的实用价值。 相似文献
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使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高. 相似文献
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王战古高松邵金菊谭德荣孙亮于杰 《汽车工程》2018,(5):554-560
本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。 相似文献
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智慧高速信息化系统的多元信息采集系统提供了大量的多源异构交通数据.对这些数据进行分类识别与融合分析,并获得精度更高、可靠性能更好的数据尤为迫切.为更好地研究该问题,笔者分析了手机、卫星定位和路侧交调信息采集手段的技术特点,构建多源采集数据的融合环境,利用主、客观赋权法分别对3种采集手段进行赋权.在此基础上,采用Kendall一致性系数判断主、客观赋权法的一致性,并利用Spearman等级相关系数修正主、客观赋权法之间的不一致性,以组合主、客观赋权法的思想构建高速公路区间行程车速融合算法,兼顾主客观信息对权值的影响.通过案例分析,发现融合车速计算误差在土10 km/h内的精度可达96%,保证了多源信息融合后的高速公路区间行程车速的准确性与可靠性. 相似文献
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通过运用主成分实证法对菏泽市案例公司的竞争力开展评价,分析得出显著因素,提出政策建议,旨在在后疫情时代,通过对案例企业实证分析,延伸行业发展空间。 相似文献
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利用ELMAN神经网络,采用相关站点历史数据逼近的方法,建立了流量差值预测模型;采用主成分分析法确定神经网络输入参数;运用叠加噪声法对神经网络模型进行了泛化处理。预测模型能反映流量差值的变化趋势。 相似文献
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基于主成分分析与支持向量机结合的交通流预测 总被引:2,自引:1,他引:1
为提高交通流预测的预测精度和预测速度,提出了用非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测的方法。主成分分析用来对交通流预测的预测变量进行特征抽取,用较少的主成分代替原预测变量.将生成的主成分输入到非线性回归支持向量机,进行交通流预测,支持向量机的核参数利用Bayesian推理进行确定。通过对济南市交通数据的实例分析来验证该方法的有效性。结果表明,非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测不但可以提高交通流预测的精度,同时还可以降低预测所需的计算量,满足交通流预测的实时性要求,预测精度比目前常用交通流预测方法的预测精度有所提高。 相似文献
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本文中采用主成分分析和模糊聚类相结合的行驶工况识别方法进行纯电动汽车续驶里程的估算。首先选取20个具有代表性的循环工况数据,将其划分为215个工况片段,并选用12个特征参数对其进行主成分分析、模糊C聚类分析和行驶工况识别;然后在MATLAB/Simulink下建立纯电动汽车整车模型,进行行驶工况识别、整车能量消耗和续驶里程仿真估算;最后在转鼓试验台上进行ECE15工况下实车测试验证,结果表明:续驶里程仿真估算值与测试值的最大绝对误差为1.905km,平均绝对误差为0.742km,相对误差小于3%。 相似文献
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驾驶风格是用来体现驾驶员在车辆运行状态下对车辆操作的行为特征,对用户驾驶风格进行识别与分析,有利于推进智能驾驶的发展。根据基于116 辆纯电动汽车的车辆运行数据,通过主成分分析方法与K-means 聚类算法,对用户驾驶行为进行分类分析,对驾驶风格进行了分类识别。利用XGBoost 算法构建纯电动汽车驾驶行为与能耗输入模型,利用SHAP 对模型进行解释。结果表明,将驾驶风格聚为3 类具有较好的分类效果,可分别对应冷静型、普通型与激进型;当驾驶员的驾驶风格趋向于激进型时时,车辆的驾驶能耗越高,驾驶风格激进一个层级,车辆百公里电耗增加3~4倍。当驾驶员行车时,其车速越高,油门踏板踩得越深,车辆加速度的绝对值越大,车辆的驾驶能耗越高。驾驶员的驾驶风格越激进,车辆的驾驶能耗越高。 相似文献
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借助GIS平台,对公交线网进行编码,并利用ArcGis的缓冲和叠加分析工具,建立公交站点和地铁站点的空间对应关系。根据调查得到的公交线路站间OD矩阵,利用地铁意向调查标定的参数结果,得到公交客流转移到地铁的比例。基于GIS平台构建的地铁客流预测模型,可以有效地提高建模速度,并能对公交线路调整进行快速反应。 相似文献
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为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法。基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储。通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主成分分析法(PCA)提取驾驶倾向性主要因子,并将驾驶倾向分为激进型、普通型和保守型这3类。构建基于果蝇优化算法(FOA)和广义回归神经网络(GRNN)的高精度驾驶倾向性辨识模型,利用特征变量集对模型进行训练和验证。验证结果表明:该模型总体准确率可达94.17%,对激进型、普通型和保守型的驾驶倾向性的辨识精确度分别为95.06%,92.5%,94.93%;进一步对比发现,该模型比单一的GRNN模型总体准确率提高5%~10%,与现有基于惯性传感器数据和离散小波变换结合自适应神经模糊推理系统的方法相比,该方法更具实用性且模型总体辨识准确率提升了2.17%。 相似文献