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道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差ermse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差em... 相似文献
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异形斜拉桥的结构比较复杂,受力特点与常规斜拉桥不同,传统的索力优化方法存在不适用或优化过程烦琐的问题。粒子群算法可高效、便捷地得到合理的成桥状态,实现索力优化的自动化和智能化操作。为验证结合粒子群算法的索力优化方法的可行性,以某异形斜拉桥项目为依托,利用Midas Civil软件建立三维有限元模型,以最小势能为目标函数,结合粒子群算法自主编写MATLAB程序,对桥梁成桥阶段状态的索力进行优化,并将该方法与传统索力优化方法进行对比。结果表明:传统的索力优化方法不适用于异形斜拉桥,传统的最小弯曲能量法只减小主梁和桥塔的刚度,无法得到可行性结果,虽然添加约束条件后可得到斜拉桥的合理成桥状态,但操作过程烦琐;基于粒子群算法的索力优化方法可更大程度利用斜拉索,获得合理的成桥状态,同时优化过程也更加简便、高效。 相似文献
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国家的海洋强国战略,福建省的海洋强省战略和泉州市推进海洋经济高质量发展实施方案均涉及航运业,是国家有关职业教育改革的重要举措,为对接产业需求,建设多学科跨专业航海技术专业群,为培育航运业、船舶业亟须的高素质技术技能型人才带来了机遇和发展的窗口期。泉州海洋职业学院把握机遇,以专业群建设为契机,主动适应航运、船舶产业链新需求,为实现“航运强国”“造船强国”梦共同培育高素质技术技能型人才。 相似文献
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高职《Flash》课程教学大纲的研究与修订 总被引:1,自引:0,他引:1
宋阳秋 《广东交通职业技术学院学报》2006,5(4):108-110
Flash制作的动画以其容量小、交互性强、兼容性好的特点,使其在网页制作、多媒体等领域得到广泛的应用。广东女子职业技术学院将《Flash》课程列为计算机网络技术专业的核心技能课程,并在深入研究前教学大纲的不足后,根据本课程所要培养的知识、能力结构,采用模块化的方法修订了本课程的教学大纲,基本解决了当前教学中存在的问题。 相似文献
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为充分发挥一款双电机耦合驱动系统电动汽车(DMCP-EV)多驱动模式的节能优势,制定了基于系统效率最优的驱动模式控制策略。根据该双电机耦合驱动系统的结构特点,定义了电机4种驱动模式并分别建立其动力学驱动模型和系统效率模型。在满足动力性要求的前提下,分析并划分了各驱动模式的工作范围,以系统效率为优化目标,采用粒子群优化算法进行优化,获得最佳的驱动模式切换控制和转矩分配策略。开展了Matlab/Simulink仿真和硬件在环试验验证。结果表明,经系统效率优化的驱动模式在满足动力性要求的前提下,有效提高了双电机耦合驱动系统的经济性,能耗降低11%。 相似文献