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随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型. 相似文献
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针对季冻区的特殊环境以及高铁运行稳定的高要求,研究改良粗颗粒填料的耐久性能,对改良前后的粗颗粒填料的力学性质等进行分析,并结合灰色关联分析方法,评价改良填料的适用性.研究结果表明:改良剂均可以提高粗颗粒填料的强度、水稳定性和抗冻融耐久性;粉煤灰可以减小水泥改良填料强度差的变化幅度;未改良填料的抗冻系数衰减率随着冻融循环次数增加呈现波浪式变化,且增减幅度较大,而改良填料基本呈现先递减再趋于稳定的趋势;结合灰色关联度分析方法,得到改良粗颗粒填料的适用性:水泥填料最佳,水泥粉煤灰填料次之,石灰填料最差. 相似文献
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选取浙江舟山近岸淤泥质泥沙为研究对象,采用规则波对淤泥质泥沙的起动进行水槽试验研究。结果表明,淤泥质泥沙具有薄层轻微悬扬、表层个体剥离、泥团卷起悬扬3种典型的起动状态,同一水深下的泥沙起动波高随波周期的增大而递减。以泥团卷起悬扬状态作为判断淤泥质泥沙起动的标准,佐藤公式、窦国仁公式计算的起动波高均与本文试验值总体上接近,可将两家公式计算结果的平均值用于淤泥质泥沙起动波高的估算。泥团卷起悬扬状态下过程最大含沙量往往在0.8~2.0 kg/m~3,过程最大含沙量随临界切应力增大而呈现明显的指数递增关系。研究成果便于深入了解淤泥质海岸地区泥沙在波浪环境下的水力特性,同时可为海岸泥沙数模计算及工程分析的参数选取提供参考。 相似文献
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