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针对当前路网通行速度预测方法存在的中长周期预测准确性和稳定性不足、自适应路网拓扑空间关系建模能力有待进一步提升等问题,以多尺度卷积算子及门控循环单元为核心单元,提出一种面向路网通行速度预测任务的多周期组件时空神经网络模型。首先,根据路网交通感知数据的周期特性,将其规约为周、日和近期这3种不同粒度的时间-空间-特征三维矩阵,并输入至3个共享网络结构的周期组件。其次,在每部分组件中,利用多尺度卷积核捕获多因素非线性相关性与不同空间视野大小的路网节点空间相关性。然后,对每个路网节点的时序特征使用门控循环单元提取交通数据长时依赖关系,引入残差学习框架,提高网络训练效率并防止梯度弥散。最后,自适应加权融合通过预测卷积层的每部分周期组件预测结果生成预测时段内路网交通通行速度。为验证所提方法的有效性,基于两个公开的交通状态数据集进行实验分析,并选取当前主流的深度神经网络模型作为对比基线模型。结果表明,所提方法在可接受的执行时间内,在两个数据集上平均绝对误差、平均平方误差和平均绝对百分比误差分别为 2.55、3.94 和 10.75%,1.57、3.52和3.44%,在预测准确性与中长时多步预测稳定性方面均优于其他基准方法。 相似文献
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以双筒减震器为研究对象,建立了其在压缩和复原两个行程中所产生的阻尼力的参数化模型,用虚拟仪器技术LabVIEW对其在正弦激励作用下的外特性和阻尼特性曲线仿真,通过改变模型中的相关参数,分析了影响减震器特性的主要因素.搭建了减震器的液压测试平台,利用LabVIEW的DAQ采集卡采集减震器在工作过程中所受到的力与所产生相应的位移信号,经过适当的处理,得出了实际的外特性曲线,并将实验结果与仿真结果进行对比,发现两者能够较好地吻合,验证了该方法的可行性. 相似文献
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颅内压和血流速度关系的相关模型 总被引:1,自引:0,他引:1
由兔颅内压血流速度的实验数据,采用回归和微分方程法分别建立了颅内压和血流速度(PICP-V)关系的回归模型和Logistic模型.理论计算与实验结果表明,Logistic模型较好地吻合了现有的一些医学结论。 相似文献
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