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从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测.该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到.将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性... 相似文献
993.
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尾端气流分离和尾流结构对汽车气动阻力的产生有重要影响,气动减阻优化开发需要有效的控制汽车尾端的边界层分离特性和尾涡的产生、发展及其流动规律.本文结合边界层控制方程和边界层分离原理分析了顺流向和横流向压力梯度对边界层分离和纵向涡的形成所起的重要作用,建立了通过两个方向的压力梯度识别气流分离和涡流形成的方法,并给出了通过矢... 相似文献
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目前的交通流预测研究中,输入步长主要取决于人为的选择,容易受到干扰,并且缺少从理论方面选择输入步长的方法。为了能够自适应地选取输入步长,基于交通流历史时间序列的自相关分析,以机器学习中典型的最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)以及长短记忆(LSTM)3种算法进行多输入步长的交通流预测,探究以自相关系数值选取最佳输入步长的方法可行性。实验结果表明,在输入步长的自相关系数为0.80~0.91时,LSSVM能获得较优的预测精度,当自相关系数为0.47~0.51时,LSTM能有较好的预测精度,而RF交通流预测的最低误差对应的输入步长自相关程度较低,自相关分析方法 可能并不适用。 相似文献