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交通流量预测是智能运输系统的一个重要组成内容,但传统的数学方法一直未能取得令人满意的预测效果。信息融合技术是最近十多年来新兴的技术。它通过合理协调多源数据,充分综合有用信息,在较短的时间内,以较小的代价获得对未来交通流量的预测。实验证明,借助信息融合理论建立的聚类分析模型和神经网络模型对未来交通流量的预测比较准确,有实际意义。 相似文献
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准确的船舶油耗预测模型是船舶实现各项航行优化措施的基础.以长江干线某旅游船为研究对象,通过安装信息采集系统获得了大量的船舶实时营运数据.通过理论分析得出影响船舶油耗的主要因素为风速、风向、水深、水流速度和船舶航速;改进了随机森林建模时参数的设置方法,提出一种变量的重要性测度方法;对去噪处理后数据进行系统抽样并进行归一化处理,得到建模的样本数据;把样本数据按0.7∶0.3的比例随机分为训练样本和测试样本,对训练样本采用随机森林(RF)算法建立油耗预测模型;通过模型预测测试样本的油耗值,与实测数据对比,结果显示预测误差低于6.8%,优于BP神经网络与支持向量机(SVM)的预测结果;分析模型中各变量的重要性顺序为:航速>水流速度>水深>风速>风向,利用偏相关分析得到了单个因素与油耗间的定量关系. 相似文献
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以利润率为目标,分析了存在热阻和热漏的卡诺制冷机的有限时间Yong经济优化导出了最大利润率时的制冷率和制冷系统,所得结论可为制冷机的优化设计和最佳工况选择等提供理论指导。 相似文献
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本文提出了机务段机车电子标签信息经地面读出设备传输至机务段网络服务器的技术方案,并通过机务车号信息复示软件实现机务车号信息的科学管理。 相似文献
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