云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来十四五(2021-2025年)和十五五(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在十四五末和十五五末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM（支持向量机）模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明：(1)误差对比：当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度：组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差（MAE）提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。     

基于大数据迁移学习的灰岩地区排水孔淤堵自动识别技术

隧道排水管淤堵或者失效,会危及边坡的稳定和公路的交通安全.目前缺乏对排水孔淤堵分类的研究.排水孔淤堵分类对排水管道的后期养护具有重大意义.为探索排水孔淤堵智能化检测方法,文章依托广连高速高峰隧道等粤北实体工程,研究了一种采用模型迁移的方法,将排水孔图像数据输入预训练卷积神经网络进行训练,以对新图像进行分类.在采集的排水...     

PID在汽车防抱死系统中的仿真应用

本文通过数学建模建立了车辆动力学模型、滑移率模型、制动系统模型、轮胎模型、PID控制器等主要模型,然后建立了基于二轮车辆无ABS系统仿真模型、有PID控制器仿真模型,接着分别在高附着系数路面、低附着系数路面和对接路面上进行仿真试验。将三种不同车辆系统的制动时间、制动距离以及车轮是否抱死等性能参数进行对比分析,结果表明无ABS系统的车辆无论在哪种路况下制动,车轮均很快抱死,且制动时间最长,制动距离最大;有PID控制器的车辆可以使车轮滑移率在较短的时间内稳定在最佳滑移率处,避免了车轮抱死,制动距离与制动时间相比无ABS车辆都有明显改善。     

公路隧道纵向通风的神经网络在线控制研究

针对单向交通的公路隧道采用射流风机进行纵向通风的特点,提出了采用神经网络在线控制的方法.利用该方法建立隧道通风在线控制模型,并结合空气动力学模型、污染模型及交通模型进行了隧道纵向通风过程的动态模拟仿真.结果表明,在公路隧道纵向通风中应用神经网络在线控制可以取得良好的效果.     

基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ的离心压气机机匣处理槽参数优化

为获取离心压气机机匣处理槽的最优结构参数,针对某型离心压气机机匣处理的槽参数展开了优化工作,通过已有模拟数据建立BP神经网络预测模型,利用遗传算法(NSGA-Ⅱ)对槽的结构参数进行了多目标寻优工作。结果表明：优化后的结构参数为开槽宽度4 mm,槽中心位置为靠近叶轮前缘距离导风轮中段1.5 mm处。经过模拟分析,优化值对应的槽处理结构位置相对靠近叶轮前缘,使低速区域相对前移,改善了主通道内的流动情况,喘振边界在高转速下明显向小流量偏移,进一步拓宽了压气机稳定工作范围。     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求.文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神...     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点.在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一.SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1].相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会...     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...