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实时与准确的断面交通流量预测是实现高速公路智能化管理与控制的基础。高速公路交通流量预测要求对数据噪声进行有效处理,且需要满足实时性需求。然而,少有研究从实时性的角度对高速公路交通流量预测的准确性进行改善。研究了结合自适应卡尔曼滤波与长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)自编码器的高速公路交通流量递归预测框架,可以满足智能交通系统的实时性与准确性需求。收集高速公路的交通流量和速度等历史数据,应用卡尔曼滤波方法进行数据平滑,以提高原始数据的可预测性能;引入无监督机器学习算法LSTM自编码器对交通流量的时变特征进行建模,以提高模型的运算效率;考虑到高速公路交通流量预测的实时性需要,进一步提出递归预测框架,用LSTM自编码器的预测值代替卡尔曼滤波值;根据获取的实时数据,执行自适应卡尔曼滤波算法以修正当前的最佳状态值,并将该修正值输入LSTM自编码器进行迭代预测。选取美国明苏尼达双子城高速公路的实测交通数据进行案例分析,结果表明:所提出的高速公路实时交通流量递归预测框架在计算成本与预测精度2个方面具有相对竞争优势,模型预测的平均绝对百分比误差为5.0%,优于... 相似文献
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车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息,提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式,通过改进实现语义分割,利用池化层的索引功能,以反池化的方式进行上采样,在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络,利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像,并对分割后的道路图像进行透视变换,采用Hough变换和边缘点的参数空间投票,快速提取和修正车道线左右边缘点,将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合,实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试,与基于参数空间投票方法相比,准确度提升5.1%,时间平均增加了8 ms;与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)方法相比,准确度降低了1.75%,时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明,利用提出的语义分割编解码网络... 相似文献
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鸭绿江大桥的主桥为86+229+636+229+86=1266m的H型双塔双索面钢箱梁斜拉桥,其中方侧主墩位于江中,采用钢吊箱围堰施工。结合鸭绿江大桥中方侧主墩钢吊箱的设计和施工实践,详细介绍了钢吊箱的设计要点和施工工艺。 相似文献
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首先从GSM—RSIM卡包含的数据文件出发,系统地阐述了GSM—RSIM卡的文件结构,并和GSM SIM卡的文件结构进行了比较;然后将GSM—RSIM卡中的文件归类。在铁路业务的基础上重点研究了GSMR所规定的几个专用基本文件。 相似文献
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