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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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自锚式悬索桥有限元建模及动力特性影响因素研究 总被引:2,自引:1,他引:1
该文以长沙市三汊矶湘江大桥为实例,介绍了利用通用有限元程序ANSYS建立自锚式悬索桥空间动力模型的思路和方法。然后,用此空间模型对该桥进行了动力计算,获得大桥的自振频率和振型。计算分3种不同的荷载工况,分别考虑了恒载静力作用、主缆吊杆初拉力和几何非线性效应对其动力特性的影响。最后,对计算结果进行了总结,得出这些因素对三汊矶自锚式悬索桥动力特性影响的大小和规律。 相似文献
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