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831.
道路工程是国民经济发展的重要公共基础设施之一,机器学习是提高道路工程领域数字化、自动化和智能化的重要方法.为全面了解机器学习在道路工程领域的发展及应用,在阐述机器学习基本理论的基础上,分析机器学习在道路工程材料、设计、施工、运维和预测方面的研究现状.研究表明,道路工程领域已开展了不少机器学习研究,但道路工程各方面机器学习智能化发展存在不足,实际应用存在一定局限性;未来发展需深入探索大数据、深度学习、神经网络等智能技术在道路工程全生命周期的融合,促进道路工程领域机器学习等智能研究发展. 相似文献
832.
交通大数据可为揭示交通主体显性出行行为背后的深层规律(即移动模式)提供重要基础。精确掌握大数据驱动下交通主体的移动模式,可为需求预测、客流组织、土地利用、事件管理等应用提供理论依据。交通大数据主体繁多、时空多态、关联性复杂的特性迫使小数据时代下的移动模式分析方法转型和升级,但仍可能遇到移动模式一致性表达难、异常类型检测难、复杂关联性表达难、时空多态性建模难、一体可视化分析难等普遍问题。针对这些问题,利用科学知识图谱,对2010~2020年期间3 747篇文献的热点关键词分布、发表趋势分布、出版刊物分布等特点进行归纳总结,结合常见的移动模式分析数据集,系统综述现有研究在移动模式常态分析、非常态分析、关联分析、预测分析和可视化分析方向上的阶段性进展。其中,移动模式常态分析综述了个体活动特性分析、出行类别划分、特定群体分析等应用的研究进展。移动模式非常态分析综述了基于模板匹配和数据驱动的非常态事件检测方法的发展脉络。移动模式关联分析综述了面向不同数据源的关联特性检测方法的发展近况。移动模式预测分析综述了基于数理统计和数据驱动的交通属性预测方法的发展状况。移动模式可视化分析综述了用户交互设计、移动模式宏观可视化、微观可视化和整体可视化的发展近况。最后,系统总结各个分支方向面临的主要问题与挑战,并从数据整合、模型创新、机制变革等角度提炼移动模式分析研究的未来发展趋势,期望为后续研究采用新理论技术开展移动模式分析提供参考。 相似文献
833.
834.
2012年11月20日,中船重工技术档案馆(以下简称技术档案馆)召开党总支部扩大会议,学习贯彻中国共产党第十八次全国代表大会会议精神,安排部署全馆学习贯彻工作。技术档案馆党总支书记、馆长何伟光主持会议并传达了十八大会议精神,全馆中层以上领导干部参加了会议。会议学习了党的十八大关于十七届中央委员会报告的决议和习近平同志在中外记者见面会上 相似文献
835.
为了验证基于HIL(Hardware-In-the-Loop,硬件在环)的EPS(Electric Power Steering,电动助力转向)系统功能故障和电气故障测试的准确性,以及自动化测试的可靠性,首先根据EPS动力学模型及HIL测试系统结构,建立EPS系统仿真模型及搭建HIL测试台架,再以EPS系统高电压功能故障和扭矩传感器短地故障为例,进行故障诊断及自动化测试.结果 表明:基于硬件在环的EPS系统故障诊断测试,可以替代实车进行测试验证,使用自动化测试可提高复测性及工作效率,为EPS系统诊断测试方法提供参考. 相似文献
836.
为了将有效地识别车辆类型用于智慧交通系统,本文在分析Inception V3模型的基础上,提出了一种基于迁移学习理论的车型分类深度学习模型。该模型首先在Inception V3模型的基础上去除最后的全连接层,并加入参数优化层,然后采用Dropout和全局平均池化层。理论分析和试验结果表明,该模型的性能优于基于VGG-16的车型分类模型、基于Xception的车型分类模型和基于Resnet50的车型分类模型,其训练精度优于96.48%、测试精度优于83.86%。 相似文献
837.
838.
论述教师学习共同体的内涵,在探讨当前海事英语精品课程建设存在的问题的基础上,分析在精品课程建设中构建教师专业学习共同体的重要性,提出构建教师专业学习共同体的建议。 相似文献
839.