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181.
182.
183.
184.
短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求. 相似文献
185.
186.
187.
188.
针对现有行驶工况难以反映车辆真实驾驶情况的问题,以国内典型大中型城市——西安市为例,对电动汽车行驶工况构建方法进行研究.根据西安市道路布局,设计了城市道路行驶工况数据采集方案;提出了一种K-均值聚类和支持向量机相结合的半监督分类模型,构建了西安工况;最后将西安工况与原始试验数据和国际标准行驶工况进行对比.研究结果表明:西安工况与实际道路行驶数据特征参数的相对误差均小于5%,平均相对误差仅为2.66%,构建的行驶工况能够真实反映西安市车辆的运动特征;且由于动力系统的差异,电动汽车工况比内燃机车工况更为激进. 相似文献
189.
With the increasing demands of security in ournet worked society,the technology for personalidentification works as the main solution to safe-guard people s properties.Biometrics is an alterna-tive to solve the problemand has the advantage thatthey cannot be stolen or forgotten like pass words.Because personal identification numbers or identifi-cation tokens(such as s mart cards)cannot provide ahighlevel of security which can be copied,inspec-ted and/or stolen.They only showthe knowledgeof som… 相似文献
190.
针对多模式公交服务质量的差异性,提出一种以TAN贝叶斯网络与支持向量机(SVM)为
基础的多方法组合评价模型,评价各模式公交服务质量,并预测检验了指标优化效应。首先,采 集2015—2018年市区线路、郊区线路、快速公交、定制公交的服务质量调查数据,基于公交方式截
面,使用TAN贝叶斯网络推理得出各因素对乘客满意度的影响能力及潜在影响关系;其次,结合
IPA分析方法,基于时间截面定位分析各模式公交选取指标的服务水平,辨识各模式公交需优化
的主要指标;最后,选取多层感知器(MLP)、长短时记忆神经网络(LSTM)与SVM进行对比,验证
了SVM回归预测的精准度,并采用SVM与OAT方法预测得到各模式公交满意度变化及指标敏
感性,参照因素间潜在的影响关系提出优化方案。结果表明:4种公交模式的服务质量影响关系
网络具有差异性,各模式公交均存在车厢拥挤问题,市区线路的指标优化效果最佳,正效应为
36.4%;市区和郊区线路均应与其他模式公交匹配发车计划,通过缩短乘客候车时长可分别提升
39%、32.2%的乘客满意度;快速公交需提升车辆行驶的稳定性,定制公交需要调整线路规划,减
少乘客乘车总时长,优化为整体服务质量提升带来的正效应分别为42.7%和37.4%。 相似文献