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车道变换是一种复杂的刺激-反应行为,为了准确表示车辆变换车道的决策过程,克服现有模型的不足,重点考虑驾驶员特征和车辆类型对车道变换的影响,并将车道变换过程可划分为3个阶段,即车辆挟道意图的产生、换道可行性分析和换道的执行;引入随机效用理论描述换道需求的产生,建立了基于车道效用选择的自主性车道变换模型,利用视频处理软件获取大量车辆运行轨迹微观数据,采用极大似然估计法对构建的自主性车道变换模型进行了标定;最后,基于换道次数的仿真值与实测值,选取均方根偏差、均方根百分比偏差2个评价指标对车道变换模型的有效性进行了验证,误差指标小于10%,表明建立的自主性车道变换模型可以较好地描述车道变换复杂的运行行为. 相似文献
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DRM(Digital Radio Mondiale)是世界上唯一非专利的数字广播系统,它为30MHz以下频段的长波、中波、短波广播提供了数字化的标准。同步算法和信道估计作为其关键技术对系统性能有着十分重要的影响,文章提出了适用于DRM系统的符号同步算法、整数倍载波频偏估计算法、小数倍载波频偏估计算法以及时频域联合信道估计和均衡算法,并对这些算法进行了仿真分析。 相似文献
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针对动力锂电池在使用过程中难以高效准确估计其衰退后可用容量的问题,提出一种不依赖滤波算法的容量增量分析法获取不同型号电池的容量衰退特征,并基于数据驱动的方法搭建可用容量估计模型。首先,分别分析低通滤波与小波滤波在获取容量增量曲线中存在的问题,并对比差分电压值在1、10、20、50 mV时容量增量曲线的形态。其次,采用移动方差算法对不同电压差分值下容量增量曲线的波动性做出评价,确定出峰值特性明显且平滑的容量增量曲线。提取曲线的峰值作为动力锂电池的老化特征,运用斯皮尔曼相关性系数验证老化特征与电池老化状态之间的相关性。然后,引入门控循环单元建立锂电池的可用容量估计模型。最后,将不同老化测试条件下的2类电池老化数据集用于模型验证。研究结果表明:所建立的估计模型能够有效估算锂电池全寿命循环内的可用容量值,2组数据集中测试结果的相对误差除个别值外,多数相对误差值在2%以内;数据组1中,分别选取电池1和电池3测试数据的前50%为训练数据,后50%为测试数据,训练结果绝对误差稳定在0.05 A·h左右,测试结果绝对误差在0.04 A·h左右;对电池2与电池3的全寿命循环可用容量做出估计,结果相对误差稳定在2%左右;数据组2中对电池5、电池6和电池7的全寿命循环可用容量估计结果的相对误差整体亦在2%以内;且模型能够对锂电池循环过程中出现容量再生现象的循环做出4%以内的准确估计,显示出良好的估算精度和泛化能力。 相似文献
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针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87%,不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(20)
舰船维修成本估计直接影响舰船企业的运营效益,针对当前舰船维修成本估计方法存在的一些局限性,以延长舰船寿命,提出基于BP神经网络的舰船维修成本估计方法。首先介绍当前舰船维修成本估计研究现状,找到当前各种舰船维修成本估计方法的不足,然后在此基础上依据舰船维修成本变化特点,引入BP神经网络建立舰船维修成本估计模型,最后通过Matalab2017平台实现了舰船维修成本估计仿真实验。相对当前其他的舰船维修成本估计方法,BP神经网络可以更好地跟踪舰船维修成本变化特点,不仅舰船维修成本估计精度高,而且舰船维修成本估计建模时间短,为解决复杂多变的舰船维修成本估计问题提供了一种新的方法。 相似文献