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基于灰色残差GM(1,1)模型的道路交通量预测的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型(Greymodel),简称GM模型。本文从理论上介绍了GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。 相似文献
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注塑件在制造过程中经常会出现各种外观缺陷,通过列举汽车注塑件成型过程中典型的质量缺陷,结合实际,从产品设计、模具设计与制造、原材料、注塑工艺等方面,剖析了产生外观缺陷的原因,并提出切实可行的解决办法,以期最大限度的减少外观缺陷,提高注塑件的质量,从而达到满足整车质量目标的要求。 相似文献
134.
目的观察姜黄素对LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)极化的影响及机制。方法不同浓度姜黄素(6.25、12.5、25μmol/L)干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,同时再加入20μmol/L GW9662与25μmol/L姜黄素共同干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,采用Real-time PCR、ELISA及Western blot方法检测IL-1β、IL-6和M2表型标志分子KLF4、FIZZ1、MGL1、PPARγ的表达,及阻断PPARγ后KLF4和FIZZ1的表达。结果不同浓度姜黄素均能上调LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)的M2标志分子的表达,并且抑制炎症因子IL-1β和IL-6的分泌;阻断PPARγ后,RAW264.7巨噬细胞源性M1表型巨噬细胞表达M2标志分子下调。结论姜黄素通过活化PPARγ促进LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)向M2表型极化。 相似文献
135.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
136.
按实际加工工艺,基于有限元软件SYSWELD,采用有限元热弹塑性分析方法和Fortran语言对焊接热源进行二次开发,获得了所需要的热源,并通过实验验证了热源模型的准确性.在此基础之上,通过分析高速列车CRH380B侧墙焊接残余应力分布规律和焊接顺序对于侧墙焊接残余应力的影响,得到了侧墙焊接最优方案,为企业实际生产中的降低焊接残余应力方案选择提供了依据. 相似文献
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大比降卵砾石河流河床形态及水流条件特殊,治理难度相当大。当遇到较大的洪水时,堤防工程、公路等临河设施常发生水毁,而关于此类河流的研究成果较少。针对大比降卵砾石河流河床宽浅、滩槽不分、比降和流速大、枯水期水流分散易形成股流冲刷的特点,布置了不同床沙组成、冲刷角度、河床比降及流量的概化模型试验。通过对81组室内试验资料进行单因素分析,得知冲刷深度(Hp)与单宽流量(q)、河道比降(J)、冲刷角度(θ)成正比,与河床质颗粒组成(D)成反比。采用量纲分析法和多元回归分析法得到了冲刷深度的计算表达式。 相似文献