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881.
交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型. 相似文献
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883.
884.
基于小汽车通勤出行特性和成本分析,采用意愿调查法对小汽车出行者的社会经济属性、通勤特性和不同燃油价格下的出行意向进行调查,定量分析停车位供应状况、停车费、燃油价格等因素对小汽车使用者通勤出行频率的影响,以获取高燃油价格下小汽车通勤行为随燃油价格(出行成本)变化的规律.基于多项选择模型,分别建立了RP模型、SP模型和基于... 相似文献
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887.
888.
选取深圳市坂澜大道与樟坑径基地、机荷高速公路联络道处一段挖方高边坡,采用EMU程序计算边坡典型剖面支护前后有无地震工况下的稳定性,并用FLAC3D软件对边坡支护进行数值模拟,计算稳定性系数并分析支护前后塑性区与剪应变特征,得出结论:该边坡支护前不稳定,支护后符合规范要求,支护方案合理可行. 相似文献
889.
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