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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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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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鸭绿江界河大桥及接线是我国联结朝鲜民主主义人民共和国的重要通道.主桥为双塔双索面斜拉桥,主跨径663m,项目考虑主桥主墩施工方案时,认为鸭绿江潮汐为不规则半日潮,水位变化很大,主槽处不仅水深、流急,而且河床淤积层厚,桩基和承台施工有一定难度,为此施工方案确定22号主墩应用双壁套箱式钢围堰.设计采用ANSYS10.0有限元分析软件.设计过程选定:围堰下放到位、浇筑封底混凝土、抽水、浇筑第一层承台,共4个工况进行结构验算. 相似文献
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针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题,提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN (MSAF R-CNN)人脸检测模型. 首先,为充分考虑人脸目标多尺度信息,相较于原始Faster R-CNN框架,引入Res2Net分组残差结构,获取更细粒度的特征表征;其次,基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块,结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征;最后,为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象,在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络,采用由粗到细的方式进行特征尺度划分. 在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%,验证了模型的可行性和有效性. 相似文献
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