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为满足不断增长的运输需求,促进区域经济高质量发展,完善公路网,对公路网交通量预测的关键作用及在干线公路网规划中的应用方法进行分析,针对其在干线公路网规划中的应用实例,展开具体的论述,提出公路网规划的策略,提升公路网的运行能力,保障公路网的价值得以实现。 相似文献
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基于湍流模型SSTk-ω和滑移网格技术对不同斜流角(0°、10°和20°)和不同进速系数J(0.3、0.5和0.7)下导管螺旋桨的水动力参数、轴承力和速度场进行对比分析。为解决传统计算流体力学方法存在的耗费大量时间及需要大量网格等问题,提出一种快速且准确率高的深度学习模型CNN-LSTM对导管螺旋桨进行高效准确预测。研究结果表明:随着斜流角和进速系数的增大,导管螺旋桨的轴承力的波动幅度和峰值均增大。数据驱动模型CNN-LSTM不仅能够使得预测值较好地吻合CFD值,也能准确预测不同斜流角及不同进速系数下的相位差以及峰值差异,结果显示较大的差异出现在轴承力的波峰和波谷处。最后,文章还分析了斜流角和进速系数对导管桨间隙流场的影响。 相似文献
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世界经济发民国际集装箱运输业息息相关,亚洲经济的复苏,世界经济发展进入一个新的历史时期,国际集装箱运输业也将以新的面貌进入21世纪。 相似文献
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使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高. 相似文献
649.
分析了Logistic曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定,提出了将这2种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于广东省国省道“十一五”规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果。 相似文献
650.