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随着现在企业绿色可持续性发展的环保理念不断深入,再加上目前我们国家汽车行业发展速度比较快,汽车业融入了更多新能源的发展技术.在这样的时代背景之下,针对新能源汽车内部的空调控制系统进行研究和分析,有助于减少汽车的能源消耗,还能够控制好对于周围环境的污染,这对于提升能源的利用效率来说都有着重要的意义.本文主要针对新能源汽车... 相似文献
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采用响应面(RSM)、设计专家和中心复合设计(CCD)软件研究了腐蚀和疲劳耦合作用下道面混凝土的力学性能。建立了抗折强度耐损系数Sf、抗压强度耐损系数Sc以及相对动弹模量Pn的响应面模型,并基于模型分析了疲劳加载次数、硫酸盐干湿循环次数、纤维掺量及其相互作用对Sf、Sc和Pn的影响规律。结果表明,响应面模型拟合良好,在一系列的疲劳和腐蚀循环后,很好地反映了高性能合成纤维道面混凝土的实际服役特点。对Sf和Pn的影响显著性排序均为:疲劳加载次数>硫酸盐干湿循环次数>纤维掺量,而对Sc的影响显著性排序为:硫酸盐干湿循环次数>纤维掺量>疲劳加载次数。疲劳加载次数与硫酸盐干湿循环次数的交互作用对Sc和Pn的影响最显著,而这三个因素之间的交互作用对Sf的影响不明显。 相似文献
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针对目前城市轨道交通短时客流量预测模型在构建特征时容易忽略客流变化周期依赖性的不足,提出一种考虑多时间尺度特征的混合深度学习模型(GRU-Transformer),该模型由添加注意力机制的 GRU(Gate Recurrent Unit)神经网络(Attention- GRU)和改进的 Transformer(ConvTransformer)两模块并行构成。首先,对周周期、日周期及相邻时段这3种时间尺度下的客流数据分别进行建模,并合并各周期数据作为模型输入。其次,搭建Attention-GRU和Conv-Transformer模块分别挖掘数据连续性与周期性特征,融合特征后输出预测值。最后,采集上海市地铁2号线两站点AFC(Automatic Fare Collection)客流数据,预测5 min时间粒度下的进出站客流量。为分析各模型参数对预测结果的影响,开展模型精细化调参实验,基于所得最优参数组合验证和评估模型 。 结果表明 ,相较于5个基线模型(BPNN(Back Propagation Neural Network)、CNN
(Convolutional Neural Network)、GRU、CNN-GRU 及 Transformer)和4个GRU-Transformer消融模型,本文提出的GRU-Transformer模型预测精度最高,具有较好的实用性。 相似文献
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