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371.
针对传统交通系统中短期客流预测精度低的问题,考虑城市交通站点客流数据在横纵向时间序列的规律性,基于卡尔曼滤波算法和K近邻(K-Nearest Neighbor, ANN)算法,分别根据当日数据和历史数据对客流量进行预测,然后利用权重系数方程对两个预测值加以融合,从而构建基于融合模型动态权值的短期客流预测方法。以某城市的某公交站点客流数据为研究对象,对所建融合模型短期客流预测的准确性和适用性加以验证。结果表明,新建模型、单一的卡尔曼滤波模型和KNN模型的平均相对误差分别为3.6%, 9.0%和7.7%,可见新建模型能更好地拟合客流变化趋势且评价效率更高。 相似文献
372.
373.
374.
基于神经网络-模糊推理(N N-FR)的数据融合方法——自适应神经网络-模糊推理信息融合系统(A N N-FRIFS),对交通中同一检测面上的多种检测器采集的数据进行融合。首先简单介绍了A N N-FR IFS,然后分析了AN FIS置信度判别器的设计,并给出了A N N-FRIFS算法,最后结合仿真算例,验证了该方法能以较高精度对同一检测面上的多检测器进行数据融合。 相似文献
375.
376.
377.
378.
随着船舶自主化在航运业的快速发展,《自主货物运输船舶指南》提出了针对自主靠泊场景的环境感知等相关技术要求。本文提出一种基于深度学习的三维感知算法,将多传感器的点云和图像数据进行深度融合,提升目标检测和分类的精度,用于寻找指定的靠泊目标。搭建基于虚拟物理引擎的船舶靠泊仿真系统,模拟靠泊场景,解决数据采集的难题。最后结合成熟的决策和控制算法,构建完整的自主靠泊系统,完成靠泊仿真试验,验证算法的有效性,对船舶自主靠泊应用具有重要意义。 相似文献
379.
从轨道交通所具有的开放的复杂巨系统特性出发,探讨实现轨道交通安全智能监控目标的一条途径———智能融合理论和方法体系。采用系统工程全方位思维模式,将知识工程、信息智能处理等理论和方法,与传统的数学、信号处理方法相互渗透和融合,来完成轨道交通安全监控中的各项工作。将智能融合监控分为数据级融合、分析级融合、诊断级融合和评价级融合等4级体系结构,叙述了各级融合的基本原理和典型实现方法。该融合监控体系能够对轨道交通系统安全状况及安全级别做出综合分析和评价,从而实现全过程的轨道交通系统安全分析和评价。 相似文献
380.
对基于贝叶斯判决法的模式分类方法进行了理论分析,并将多变量的贝叶斯模式分类方法应用于决策信息融合过程,证明用多传感器测得的多维信息通过决策融合进行目标判别优于用单传感器测量进行目标判别,此方法用于鱼雷的目标检测,能大大提高系统的目标检测概率,或降低检测的虚警概率。理论分析和数学仿真均证明其是一种有效的方法。 相似文献