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为了充分利用交通流的时空过程特性, 进行交通流的实时预测, 将过程神经元网络和数据流在线学习技术引入到短时交通流预测中。充分考虑交通流的日周期、周周期等内在特性, 结合过程神经元网络和小波变换, 实现对历史数据的多尺度过程特征处理。构建了路网整体预测过程神经元网络模型, 并采用主成分分析方法, 利用交通流空间相似性的影响对模型进行优化。基于Harr小波技术提出具有自适应和实时性预测特征的在线学习算法。试验结果表明: 该模型的预测准确性优于普通神经网络, 平均百分比相对误差降低6%~8%, 预测时间至少降低67%, 具有较高的性能, 能满足短时交通流实时预测的需求。 相似文献
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为预防温度裂缝的出现,确保公路桥梁工程结构的稳定性与安全性,深入分析混凝土温度裂缝发生原理,并提出可行的施工温度控制措施,希望能为施工方提供参考。 相似文献
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In this paper, we consider the replacement of a single unit with catastrophic failure mode. Besides replaced at a preset time, the unit is also replaced at failure time or if it encounters a production wait and its age has reached a threshold. The joint preventive maintenance interval and threshold optimization problem are formulated with the objective of minimizing the expected cost per unit time in long run. A numerical example is presented to illustrate the applicability of the model. 相似文献