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511.
以某大型航运企业船队为例进行实证分析,利用Benders分解算法对在多航线复杂情况下,由多种类型船舶构成的大规模船队规划问题进行求解,验证所提出的模型及算法对于大规模实际问题的应用效果.结果表明,该方法实现了多航线、多型船、大规模混合整数船队规划问题的优化求解,能够为大型航运企业进行船队规划决策提供支持. 相似文献
512.
513.
为了去除高速公路监控视频中自身位置不稳定的事物给全局运动矢量估计带来误差,先通过Canny算子检测图像中的直线,并根据车道边界的特征筛选出道路边界,确定道路区域。再检测道路区域内的Harris角点信息,并与背景图中道路区域内的角点位置进行匹配,从而得到全局运动矢量,并计算出稳定的图像。实验表明,该算法能够满足高速公路场景下的稳像需求。 相似文献
514.
为提升铁路信号设备的故障处理效率,在对故障文本信息分析的基础上,提出一种基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法.由于故障文本信息存在不规范性和高维性,首先采用TF-IDF(Term Frequency and Inverted Document Frequency)算法提取故障文本信息中的故障特征,根据故障特征、故障类... 相似文献
515.
随着经济的持续发展和车辆的不断增加,交通事故次数越发频繁,为缓解道路交通安全问题,本文以国道205山东省某市区的交通事故为例,在传统的故障树模型基础上,提出了两种敏感性重要度算法,两种算法分别借助于反三角函数、反比例函数和偏导运算,通过相关计算发现影响国道205山东省某市区交通事故的重要因素有:能见度差、照明条件差、其他因素、无中央隔离栏、年老体弱、非机动车违法上机动车道。 相似文献
517.
为了降低高速列车从始发站至终到站运行的牵引能耗, 研究了针对多列车区间运行时分同步分配的列车运行图节能优化方法。基于高速列车在站间采用的“四阶段”操纵策略构建最优驾驶策略集, 以牵引距离和巡航距离为变化因子, 以牵引能耗和区间运行时分为计算目标, 求解出最优驾驶策略集里牵引能耗与区间运行时分的线性关系。在此基础上构建多列车区间运行时分最优分配的节能运行图模型。模型以牵引能耗最低为目标, 考虑了列车总运行时间约束、变量取值范围约束以及安全间隔时分约束。在模型求解方面, 选取拉格朗日松弛算法, 将复杂约束松弛至目标函数当中, 从而把原问题分解为各区间可独立求解的子问题, 利用次梯度优化的方法得出精确解, 实现了多列车区间运行时分同步分配的目标。以宝兰高速铁路为背景进行算例验证, 结果表明: 通过重新分配区间运行时分, 10列车总共节约了595.958 kW·h牵引能耗, 平均节能率达到了1.2%;从运行图的层面分析, 该算例下通过调整区间运行时分的节能方法对其影响幅度较小, 具有较强的现实意义; 所提出的模型及算法的计算时间为10 s, 针对列车开行对数较多的高速铁路, 可有效提高求解效率。 相似文献
518.
针对带有任务约束且装配有多个推进器的动力定位船推力分配优化问题,提出一种全新的遗传-蝙蝠优化算法。该算法在遗传算法的基础上将种群分为两部分,一部分为保留的种群精英个体与蝙蝠算法有机结合进行优化;另一部分采用融入自适应策略的遗传算法进行优化。将该算法与所设计的带有任务约束的多维非线性推力分配目标优化函数相结合,通过仿真验证了所提出的算法可有效地解决在任务约束下的动力定位船多推进器的推力分配优化问题,在同一控制器作用下,通过与其他算法对比,该算法可获得更高的动力定位精度与更少的能量消耗,且推进器方位角变化波动小,稳定性强。可见,该算法可以有效解决带有约束的这一类多维非线性规划问题。 相似文献
519.
520.
为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度,
本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络
(TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征;
引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网
中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节
点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明:TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive
Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN
(Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。 相似文献