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991.
换电企业在城市内建立换电柜,满足不断增长的电动自行车换电需求,涉及到换电柜的选址,电池的投放和换电需求的预测.本文分析了国内某大型换电企业的换电订单数据,发现换电柜存在使用严重不均衡问题,为提高使用率,降低换电成本,提出按区域对换电需求量进行聚类并预测的方法.首先,对换电柜位置进行K-means聚类,据此优化换电柜的投... 相似文献
992.
993.
以功能复合的济南市黄河大道快速路为例,从集约利用地下空间资源和服务城市发展出发,系统地研究了路轨共建的城市地下快速路的线位走向、敷设形式、出入口布置、标准横断面布置,对关键节点、结构工程、防灾救援、智慧交通等进行了重点分析与设计,为类似工程提供了一定参考经验。 相似文献
994.
995.
个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素. 为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析. 通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H 统计量表示指标有效性;以H 统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H 统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度. 研究获得9 个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056. 本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考. 相似文献
996.
为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题,以
两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象,提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换
道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车
进入和离开公交专用道规则,采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能
网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时,目标车辆礼让系数取1;妨碍公交优先
必须离开公交道时,满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证,结果表明:本方法在高交
通需求下,与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比,人均延误分别减
少60%和40%,车均延误分别减少65%和32%,渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。 相似文献
997.
针对路网交通数据采集过程中,采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题,提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net,RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作,构成可供卷积操作的张量数据格式;利用RU-Net编码解码能力,对交通流量数据进行编码;在解码过程中保持失真度较小,使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升,压缩率降低,提升模型修复精度.实验结果表明,RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系,在不同数据缺失率,不同缺失模式下,高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复. 相似文献
998.
为实现准确识别车辆换道意图,提高车辆行驶安全性,综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先,筛选和平滑处理车辆轨迹数据,将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类,构建换道意图样本集。其次,构建融合注意力机制的
CNN_GRU模型,识别换道意图样本集,考虑到行驶过程中车辆之间的交互性,将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入,经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入,经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数,利用 Softmax 层识别换道意图。最后,选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能,
同时,与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明,所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%,迭代时间为6.66 s,相比于其他模型准确率最多提高9.89%,最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别,模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图,准确率在89%以上,表现出良好的识别性能。 相似文献
999.
为使用高空视频识别和预测道路交通状态,提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法. 将道路切分为D 个路段,每个路段视频片段时长 m s,基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态;建立道路? 个历史时段、D 个路段的交通状态矩阵Φ ,将道路交通状态预测问题转化为以Φ 为输入,有限交通状态为输出的分类问题,构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型;建立交通视频数据集,对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化,提出有4 隐藏层,各层神经元数量为64/128/128/64,训练批大小为64 的优化模型DNN*.测试结果表明:C3D视频交通态识别平均F1 值为95.71%,DNN*道路交通状态预测准确率为91.18%,比DNN线性分类、KMeans 、KNN、SVM和线性分类分别高6.86%、57.85%、62.26%、26.47%、43.14%;C3D能提供准确的交通状态矩阵,3DCNN-DNN可有效识别和预测道路视频交通状态. 相似文献
1000.
结合船厂电缆设计业务流程,以船舶电缆布置为研究对象,提出在SPD设计系统平台上开发船舶电缆智能化布置软件,分析电缆布置软件的架构和功能模块,研究电缆路径智能化生成的关键技术,建立船舶电缆智能化布置的数学模型及求解方法,并完成船舶电缆智能化布置软件的开发工作。以公司14500TEU集装箱船的机舱区域电缆智能化布置为例进行验证,验证结果表明,该软件平台能够实现船舶电缆智能化布置的工程化应用,使电缆设计过程中数据更加透明、管理更加方便,提高了电缆设计的效率。 相似文献