基于GA-GM(1,N,α)幂模型的铁路客运量预测

针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。     

浅谈南京紫金山东站房建筑设计创作过程

当前,人们对站房建筑方案关注程度越来越高。站房是一个有机整体,而不仅仅是几个孤立的建筑。因此,针对南京紫金山东站房的创作过程进行研究,通过对方案的分析,寻找站房空间的特征及构成要素,阐明它们的内部和外部关系,以求更系统地认识铁路站房的设计特色。以紫金山东站房实例,阐述了"感性"创作手法因素在建筑中的应用,分别从站房设计的六个因素:设计理念、总体布局、平面布局、建筑造型、交通组织、细部设计进行探索。     

新汽车产业发展政策对我国汽车工业未来发展的影响

广为关注的《汽车产业发展政策》经国家发展和改革委员会主任办公会议讨论通过，报国务院批准，并于6月1日发布实施。《汽车产业发展政策》的颁布实施，将有利于推进汽车产业组织结构和产品结构调整，提升国内汽车生产企业的产品品牌和自主开发能力；有利于建立和完善国产汽车销售和     

《关于大力推进海运业高质量发展的指导意见》政策解读

近日,交通运输部联合国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、商务部、海关总署和税务总局联合印发了《关于大力推进海运业高质量发展的指导意见》(交水发〔2020〕18号)(以下简称《指导意见》),现将相关政策解读如下:一、出台背景党中央、国务院高度重视海运业的发展,2014年国务院印发了《关于促进海运业健康发展的若干意见》(国发〔2014〕32号),将海运业发展上升为国家战略。党的十八大以来,习近平总书记先后多次对海运业的发展作出重要指示。     

N个定要买的理由——东风标致508

东风标致508外观的每一处细节都是美学创作与人文关怀的倾情凝聚。源自北欧球原简洁、纯净的设计灵感，使其外观更显大气，     

“80后”公交驾驶员管理对策研究

“80后”是指1980年1月1日-1989年12月31日出生的人群. “80后”由于受教育背景、家庭背景和社会背景的影响，造就了他们个性张扬、敢于表达、充满朝气、理解能力强的性格特点。但同时在他们中一些人身上也存在缺少理想和信仰、过分自我和追求个性、漠视责任等缺陷。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法

钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战.提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真...     

灰空间的建筑生态相关问题的探讨

从建筑生态的全新视角,拓展了灰空间的基本概念,并将注重生态的建筑灰空间分为功能性灰空间、附属性灰空间、技艺性灰空间3种类型,同时提出与之相对应的合院空间、飘浮空间、双层表皮等多种灰空间生态化的创作手法。     

交通场景中基于注意力机制神经网络的人群计数

人群计数是计算机视觉领域的重要任务。交通场景中的人群计数任务对于维护公众出行安全、实现交通智能化具有重要作用。公共交通场景中通常存在行人相互遮挡、背景复杂等现象,给人群计数带来了困难。为了实现高精度的人群计数,研究了基于注意力机制的人群密度估计网络。网络包含3个部分：特征提取模块通过生成多尺度的特征图,增强网络的特征表达能力,提高网络对行人大小变化的鲁棒性;注意力模块通过抑制背景噪声响应,强化人群特征响应,生成特征图中人群区域的概率分布,增强网络区分人群区域与背景区域的能力;密度估计模块在注意力机制的约束下指导网络回归高分辨率的人群密度图,提高网络对人群区域的敏感性。设计了基于背景感知的结构损失函数,能够降低模型的错误识别率,提高模型的计数准确率;采用多级监督机制指导网络进行学习,能够帮助梯度反向传播和减少过度拟合,进一步提高网络的人群计数精度。在公共数据集ShanghaiTech上进行了实验,实验结果表明：与目前最先进的算法相比,在ShanghaiTechA和ShanghaiTechB数据集上,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别提高了2.4%和1.5%...