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231.
针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型.首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络.需... 相似文献
232.
《西安交通大学学报(医学版)》2017,(6)
目的观察丁基苯酞对Aβ25-35致痴呆大鼠学习记忆的改善情况,并初步探索其作用机制。方法实验设立正常组、模型组和丁基苯酞组(10、30、100mg/kg),模型组和丁基苯酞组均采用侧脑室注射Aβ25-35,干预组造模后给予丁基苯酞灌胃(灌胃剂量为2.5mL/kg)。利用水迷宫实验观察大鼠的学习记忆能力,采用ATP检测观察脑组织内线粒体功能的变化,并用试剂盒检测线粒体相关酶活性的变化。结果水迷宫实验结果显示,模型组大鼠学习记忆能力与正常组比较差异有统计学意义(P<0.05),丁基苯酞10mg/kg组、30mg/kg组大鼠学习记忆障碍均有明显改善(P<0.05),100mg/kg组改变不明显;线粒体相关检测发现,与正常组相比,模型组ATP水平明显下降(P<0.05),线粒体呼吸链复合物Ⅳ(P<0.05)、丙酮酸脱氢酶复合体、α-酮戊二酸脱氢酶活性均明显降低(P<0.05)。与模型组相比,丁基苯酞能明显提高线粒体相关酶的活性从而改善线粒体功能。结论丁基苯酞可以通过改善线粒体功能,提高Aβ25-35致痴呆大鼠的学习记忆能力。 相似文献
233.
将车辆间时空交互信息融入卷积社会池化网络中,提出了一种面向群体行驶场景的有人驾驶车辆轨迹预测模型;使用长短时记忆(LSTM)网络预测群体车辆速度,基于此预测值计算群体车辆间的速度差;构造LSTM编码器捕捉群体车辆行驶轨迹的时间序列特征,设计卷积社会池化网络提取群体车辆间的空间依赖关系,使用LSTM解码器预测未来车辆各种动作的出现概率和相应轨迹,将具有最高出现概率的动作及其轨迹作为最终轨迹预测结果;使用真实轨迹数据集对所构建模型进行了参数标定和性能验证,测试了不同轨迹编解码与速度预测方法对模型性能的影响,确定了最优模型结构。计算结果表明:相较于历史速度,使用预测速度计算速度差作为模型输入可将均方根误差(RMSE)降低19.45%;相较于门控循环神经网络,使用LSTM进行速度预测可将RMSE降低4.91%;相较于原始卷积社会池化网络,所提出模型的轨迹预测误差在RMSE与负似然对数2个指标上分别降低了20.32%和21.04%,明显优于其他卷积社会池化网络变体;所提出模型与原始卷积社会池化网络计算耗时差距约3 ms,能够满足实时应用要求。 相似文献
234.
为了更准确和高效地检测针对铁路信息系统的高级持续性威胁(APT,Advanced Persistent Threat)攻击,研究并设计了基于堆叠式长短期记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)模型的APT恶意流量预警系统。将UNSW-NB15数据集改造为适用于APT恶意流量预警系统中模型训练的数据集;提出利用APT攻击阶段性的特性进行预警结果再计算的方法,引入置信度的概念,从而更准确地判定流量类型。在Kaggle云平台上对APT恶意流量预警系统进行了实验,其准确率、精确率和召回率等指标均优于其他方法。实验结果表明,所设计的系统具有更好的性能表现,能够有效提高APT恶意流量预警的准确率,降低误报率和漏报率。 相似文献
235.
VIN:WDBNG76J64A411976 故障现象:发动机运转后,仪表板的黄色发动机故障灯一直点亮,怠速抖动.行车时感觉加速迟缓。故障诊断:发动机故障灯持续点亮,说明电控系统已储存故障记忆,首先应进行控制模块自诊断。连接STAR原厂诊断仪,选择S级220底盘,点击ME-SF12.7.1发动机控制模块.STAR显示未找到控制模块的版本,只提供最基本的自诊断功能范围。分析原因.是由于车辆的VIN码的底盘信息在 STAR中无法查寻到,或者说此车的配置较为特殊。点击“确定”后进入ME-SFI单元,可看到STAR只提供了电源、故障码和控制模块编码这3个基本诊断功能。点击“Fault codes”查询故障信息.显示: 相似文献
236.
237.
238.
2003年的夏天,本人曾有幸被公司委派赴日本考察学习了两周。期间到过大阪、东京,还去过南部的鸟区和防府,对日本人性化的交通文明至今记忆犹新。在日本大城市里的交通工具主要是轨道交通,不论是地下的、地面的 相似文献
239.
240.
……"苦行僧"一样的长途骑行曾经很不被社会理解,其实他们应该和廖靖文一样吧,不为挑战"记录"、不为享受生活、不为受人瞩目,只为去追求在路上时,单车给予自己的那份别样"心情"。 相似文献