基于DWT-LSTM的航道水位智能预测模型研究

航道水位信息是内河船舶安全通航、合理配载的决策依据之一.为揭示内河航道水位特征、提高短时预测精度,提出了一种基于小波分析(DWT)和长短时记忆(LSTM)的耦合神经网络模型,以汉口水位站为例,验证了模型有效性,并与传统BP神经网络、小波分析-BP神经网络和LSTM神经网络模型进行对比分析.研究结果表明:四类模型均可满足...     

智能汽车对无信号交叉口行人的避撞控制

针对智能汽车在无信号交叉口对横穿行人的避撞问题,研究了主动转向避撞控制策略.基于多层模型预测控制方法,采用分层控制策略设计局部规划层控制器与全局跟踪层控制器,在此基础上根据交叉口处汽车与行人的轨迹特征计算人车碰撞剩余时间,改进传统人工势场法构造避撞函数,规划出既能规避交叉口内存在碰撞风险的行人又能使偏差最小的局部避撞路...     

整车重点区域场强仿真与分析

为了准确分析自由场抗扰波形下车内重点区域的电场强度,建立自由场测试天线、整车模型、暗室环境等仿真模型,计算车内5个重点区域的场强。最后通过实车测试,验证了计算结果的准确性,可判定自由场抗扰仿真能够较好地预测车内场强分布。     

宜兴市域轨道交通线网运量预测研究

本文首先简述了宜兴市交通概况及规划,介绍了宜兴市旅游发展概况;其次,通过分析宜兴市域轨道交通线网解决的主要问题,分别预测旅游客流及非旅游客流流量,汇总得出研究年度淡旺季全网客运量指标;最后,从优化地区交通结构、实现旅游资源联动开发、助力地区经济转型升级、践行新时代生态文明价值观等方面论述了规划建设轨道交通线网是非常必要...     

合资股比放开后汽车产业安全度研究

本文借鉴产业安全度的指标体系,构建合资股比放开条件下的汽车产业安全度评价模型,对我国汽车产业安全度进行量化预测,分析合资股比放开政策对汽车产业安全度的影响,由此提出对于合资股比放开政策的应对建议。     

阀门噪声分析与低噪声阀门设计

主要介绍了阀门噪声的产生原因、目前噪声预测经验方法、噪声控制方法和低噪声技术在阀门设计时的运用.     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型.利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通...     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

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.