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针对交通流时间序列,在深度学习的理论框架下,构建基于LSTM-RNN的城市快 速路短时交通流预测模型.根据交通流的时空相关性完成时间序列的重构,依靠模型训练对时 空关联特性进行识别和强化,兼顾精度和时效性确定神经网络深度,完成短时交通流预测模 型搭建.基于TensorFlow 的Keras 完成LSTM-RNN的逐层构建和精细化调参,利用路网实测数 据样本完成算法验证,实现模型本地保存并根据预测精度进行自适应更新.结果表明,本文所 采用的预测算法精度高,受训练样本量的限制较小,实时性、扩展性和实用性均得到有效提高. 相似文献
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泊位调度方案的制定要依据在泊船舶的占用泊位情况及预计在泊时间,确定其他待泊船舶的靠泊位置与靠泊时间.然而,预计在泊时间受水文气象等多种复杂因素的影响,且影响程度是随时间动态变化的,给泊位调度方案的制定增加了难度.对此,本文采用动态学习方法对在泊时间计算函数进行更新,再基于所得函数对泊位调度方案进行优化.并设计了包含船舶在泊时间动态学习及泊位调度方案优化的并行算法,前者为后者提供更新的在泊时间计算函数,后者的实际执行结果为前者提供学习样本.通过算例对模型有效性进行了验证,结果表明:加入动态学习过程,船舶在泊时间的计算偏差得以降低;优化方案的平均在泊时间缩短2.4 h,总成本降低11.1%. 相似文献
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二级学院是一所大学的重要组织机构,是支撑学校的坚实骨架,也是学校教学管理的基础。因此,如何提高二级学院教学管理质量、确保人材培养目标,是我们二级学院教学管理人员必须研究的课题。本文从教学管理的组织到教学文件的管理、教师的管理、教学监控和学生动态跟踪与监控系统等方面进行了研究,提出了教学管理新的思路和方法,并在系统中引入了教学质量的保障与监控机制。 相似文献
226.
227.
蔡晓慧 《湖北汽车工业学院学报》2001,15(1):73-76
本文通过对中学生和大学生英语学习的动机和策略的调查 ,揭示了动机、策略和学习成效的关系。 相似文献
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随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型. 相似文献
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桑晓林 《兰州交通大学学报》2011,(2)
英美文学选读课有助于对外汉语专业的学生全面掌握语言文字的魅力,领略不同文化的精神内涵,肩负起自身的文化使命。笔者通过两年多的教学实践,以教学活动过程为背景,从预热、选材、学习、反思四个阶段,总结出了几点经验。 相似文献