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上海市高速公路对集卡实施弹性收费政策后,集装箱公路运输的格局产生了较大的变化.通过公路网集卡流量的调查和分析,本文从交通运行状况、集装箱公路运输成本和高速公路效益等三个方面对弹性收费政策实施后的集装箱公路运输状况进行了交通影响后评估,同时为高速公路弹性收费政策的进一步调整和实施提供了数据支撑. 相似文献
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基于DRNN神经网络的PD混合控制技术在船舶动力定位系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
船舶在海上运动是一种复杂的非线性运动,其水动力系数很难精确确定,而海洋环境的随机干扰因素也在不断地发生变化,因此需要研究具有鲁棒性和自适应能力的船舶动力定位控制技术。PID控制在优化参数的条件下,对于能够建立精确数学模型的确定性系统具有鲁棒性好和可靠性高的特点,但对于船舶运动这样复杂的非线性系统其控制效果不理想,而神经网络具有自学习和自适应能力,因此需要结合两者的特点,设计自适应能力强、鲁棒性好的控制技术。本文研究了基于DRNN神经网络的PD混合控制技术,并将其应用到船舶动力定位系统。仿真结果表明该方法有效,且具有较好的鲁棒性和自适应能力,提高了动力定位系统的精度和性能。 相似文献
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为降低样本噪声对客流预测模型的干扰, 结合深度学习理论, 提出了一种基于经验模态分解与长短时记忆神经网络的短时地铁客流预测模型; 将预测过程分为3个阶段, 第1阶段预处理原始地铁刷卡数据, 构建进(出)站客流时间序列, 运用经验模态分解法将时间序列转化为一系列本征模函数及残差, 第2阶段利用偏自相关函数确定长短时记忆神经网络的输入变量, 第3阶段基于深度学习库Keras, 完成长短时记忆神经网络的搭建、训练及预测; 以上海地铁2号线人民广场站客流数据验证了模型的有效性。计算结果表明: 与代表性的预测模型(差分自回归移动平均模型、支持向量机、经验模态分解与反向传播神经网络、长短时记忆神经网络)相比, 经验模态分解与长短时记忆神经网络预测模型分别将工作日高峰、平峰、全日的进(出)站客流预测精度分别至少提升了2.1%(2.5%)、2.7%(3.5%)、2.7%(3.4%), 将非工作日全日的进(出)站客流预测精度至少提升了3.3%(3.5%), 说明经验模态分解与长短时记忆神经网络的组合是一种预测短时地铁客流的有效模型; 当预测步长由5 min逐渐增加至30 min时, 工作日高峰、平峰和全日进(出)站客流的平均绝对百分比预测误差分别由14.8%(13.9%)、16.8%(17.4%)和16.6%(17.0%)逐渐降低至7.0%(6.2%)、8.3%(7.5%)和8.1%(7.4%), 说明该方法预测误差与预测步长呈负相关。 相似文献
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通过引进工程施工测量基准及区域参考椭球等概念,以区域参考椭球与工程施工水准面之间最佳拟合为条件,通过求解坐标转换参数方式,给出了数学上较为严密的完整的计算过程。由此可以解决以往由于采用不同方法建立工程施工坐标系统所引起的概念上的混乱和结果上的不确定性。 相似文献
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避振穴是一种减小船舶尾部振动的重要装置,本文采用基于橡胶材料超弹性和空气压缩性的非线性有限元方法对其进行数值模拟和隔振特性分析。选取Mooney-Rivlin模型对橡胶材料非线性特性进行模拟,建立气体单元模拟加压空气,对一个独立密闭气室结构进行充气过程模拟和振动响应计算,分析气室深度、初始气压和橡胶板厚度等参数对其隔振特性的影响。将避振穴应用于实船尾部模型,验证其对螺旋桨激振力的隔振效果。计算结果表明,避振穴对于船舶尾部减振具有显著效果,但需要留意其在低频共振区引起的响应增大情况。 相似文献