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93.
报告会上,交通运输部副部长高宏峰概括了连云港市"雷锋车"组先进事迹的时代内涵和精神实质,对深入开展向江苏省连云港市"雷锋车"组学习活动提出了具体要求。同志们:今天,中宣部、交通运输部、江苏省委在这隆重举行连云港市新浦汽车总站"雷锋车"组先进事迹报告会,进一步广泛动员和深入开展向"雷锋车"组 相似文献
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支持向量机增量学习算法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法.传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点,基于固定划分和过间隔技术,提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法;使用此算法,针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验,结果表明,使用单一的支持向量机进行增量学习,不论采用过间隔还是固定划分技术,其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。 相似文献
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城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献
96.
为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州... 相似文献
97.
98.
99.
针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪. 相似文献
100.
考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率. 相似文献