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为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明:GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。 相似文献
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李金生 《辽宁省交通高等专科学校学报》2015,(2)
如何在有限的课内实训环节教学过程中,有效地组织开展实训项目,充分完成好实训环节任务布置、方案设计、素材准备、组织实施、成果检查和质量控制等问题,如何实现"教学过程"和"生产过程"的准确对接,如何真正地实训"教、学、做一体化",是提高课程实训环节教学效果、提高测绘专业实训教学效果的重要途径。本文针对工程测量课程,主要探讨课内实训环节教学方法改革和质量控制方法。 相似文献
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赵庆娟 《船舶标准化工程师》2012,(1):37-38
本文主要研究了如何对重要/重大项目的牺牲阳极产品实施检验,规定了牺牲阳极产品的检验流程,目的在于规范、指导重要/重大项目牺牲阳极极产品的检验工作。从质量管理的角度介绍了采用PDCA循环的方法开展牺牲阳极产品的检验,明确规定了牺牲阳极产品检验所需的四个阶段:策划、实施、检查和处理。通过上述四个阶段,不仅能够高质、高效的开展、完成牺牲阳极产品的检验,而且也实现了PDCA环在质量检验中的良好运用。。 相似文献
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