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811.
812.
汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度,以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此,本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先,分析汽车出车率的关键影响因素,提取出17个特征影响因子,结合标准化处理后的重构时间序列,基于随机森林算法进行变量的重要度评估,筛选出最优特征集合作为预测模型输入;其次,为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题,建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型,利用HPO的探索-开发机制,实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参;最后,结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明:与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比,HPO-BiLSTM模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%~54.38%、20.67%~57.40%、27... 相似文献
813.
拉索是索承重桥梁重要的传力构件,其受力状态是反映桥梁健康状态的重要指标,准确测量拉索的索力对保障桥梁结构的安全至关重要。结合数字图像处理技术和拉索计算理论,提出了一种基于线形识别的索力测量方法,可实现非接触式无损测量,设备简单,操作方便,效率高。通过高精度的图像采集及数字图像处理技术进行拉索线形的识别与提取,获取拉索有限空间点的几何坐标,再基于悬链线理论和过“三定点”的精确线形数值计算方法,即可快速计算出索力。通过缩尺模型试验验证了该方法可适用于不同长度、不同直径、不同倾角的索力测量,测量误差为2%~5%。采用数值仿真的方法,探究了温度变化、拉索弯曲刚度、减振装置等单一因素变化对索力测量精度的影响规律,并基于模型试验,剖析了图像采集角度及采集距离对测量精度的影响。结果表明:拉索的弯曲刚度、边界条件对短索测量精度的影响较大,拉索温度的变化对测量精度影响较小,减振装置对测量精度的影响随减振装置刚度提高而增大,拉索图像正面平拍和近距离采集可提高方法的精度;基于以上分析,建立了考虑弯曲刚度和减振装置影响的索力修正方法,修正后索力误差为1%~2%。 相似文献
814.
针对鄱阳湖水利枢纽通航水流条件是否满足通航安全要求展开研究,建立鄱阳湖入江水道星子—湖山段物理模型,对鄱阳湖水利枢纽一期围堰阶段现状航道、二期围堰及运营期设计航道各典型工况下的通航水流条件进行试验研究。首先通过物理模型试验验证航道内是否产生不良流态;其次针对航道内出现的不良流态提出相应优化措施并进行方案比选;最后对优化后航道内通航水流条件进行试验验证以确保船舶安全通航。模型试验主要结论:二期围堰及运营期设计航道在大流量工况下存在上游口门区横向流速超标及下游锚地段生成大尺度回流等问题。通过实施调整上游隔流堤形式,航道右侧浅滩开挖,下游锚地段下移等措施后,设计航道各工况下水流条件均满足通航安全要求。 相似文献