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41.
为高效准确地预测节假日期间高速公路重要路段的交通流量,提出一种融合时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Network, ST-GCN)的高速公路节假日流量预测模型。该模型采用平均速度、交通流量等重要的交通指标作为交通状态评价体系要素,对节假日期间高速公路的交通态势进行综合预测;融合ST-GCN算法模型,综合考虑时空特性,得到准确度较高的预测结果。以宁夏回族自治区高速公路的节假日交通信息为研究对象,对该模型的有效性进行验证,结果表明,该模型相比其他常用预测模型准确度更高,具有更好的稳定性和鲁棒性,预测结果可供高速公路的管理和运营参考。 相似文献
42.
为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法(SSI-PSO)的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明:本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。 相似文献
43.
44.
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
45.
46.
47.
上南公交党委从加强学习教育、选树品牌典型、方便市民出行三方面,对新形势下国有公交企业基层党建工作进行了扎实而富有成效的探索和实践,从而取得了企业党建工作充满活力;服务供应水平再上台阶;市民出行更加便捷的可喜成效。近年来,上海浦东新区上南公共交通有限公司(以下简称上南公交) 相似文献
48.
范利东 《南通航运职业技术学院学报》2008,7(4):110-112
诊断测试能有效地诊断出英语教学中存在的弱点,它是评价英语教学的一个有效手段。文章在介绍诊断测试概念的基础上,分析一次实际进行的诊断性测试。根据测试结果发现存在的问题并以此来改进高职荚语教学的模式。 相似文献
49.
英国职业教育特色与启示 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了中英职业教育合作项目的背景与进展,研究了英国当前的职业教育状况,分析了先进的教育经验.并对合作项目下的汽修课程体系改革作出了规划。 相似文献
50.
提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献