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为充分挖掘交通流量的复杂时空动态相关性以提高交通流量预测精度,引入空间注意力机制与膨胀因果卷积神经网络,提出一种基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测模型(spatio-temporal attention convolutional neural network,STACNN).首先,由膨胀因果卷积与门控单元构建的门控时间卷积网络模块用于获取交通流量的非线性时间动态相关性,避免在训练长时间序列时发生梯度消失或梯度爆炸;其次,采用空间注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,动态关注不相邻节点之间的空间关系,并结合图卷积神经网络提取路网的局部空间动态相关性特征;然后,通过全连接层获取最终的交通流量预测结果;最后,利用高速公路交通数据集PEMSD4、PEMSD8进行了60 min的交通流量预测实验.实验结果表明:与基线模型中具有良好性能的时空图卷积网络(spatio-temporal graph convolutional network,STGCN)模型相比,提出的STACNN模型预测结果的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)在两个数据集上分别提... 相似文献
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波浪爬高是确定斜坡式海堤堤顶高程的重要因素,直接影响工程安全和造价,而目前国内外标准针对波浪爬高的计算方法存在较大差异。随着中国企业参与海外工程越来越多,工程设计人员掌握国内外设计标准不同计算方法的必要性逐步显现。介绍国外常用的美国标准Coastal Engineering Manual(简称CEM)、欧洲标准Wave Overtopping of Sea Defences Structures and Related Structures Assessment Manual(简称EurOtop)以及国内《港口与航道水文规范》。通过对比波浪爬高的计算方法,总结梳理各计算方法的差异性,得出CEM与EurOtop考虑的波浪爬高计算影响因素较为全面、具有较强实用性的结论。为斜坡式海堤设计中波浪爬高方法的选取提供一定参考。 相似文献
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