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随着社会科技发展,对车辆智能化配置需求越来越强烈,面对日趋复杂的车门电子控制设计,新增一个功能就增加一个控制器的方式,不但增加了控制的复杂程度,整车线束也更加复杂,同时由于负载受限制,功能上无法做到多样化。故而国内外主机厂已经将分布式控制方式作为整车架构首选。文章采用左、右前门控制模块分别控制该侧车门上各种功能需求的控制方案,通过对模块的电源及信号采集硬件设计、软件系统架构及车窗防夹的软件设计方案,构建分布式控制方式,实现在提升整车性能的同时,达到有效降低整车成本的目标。 相似文献
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城市轨道交通列车进站自动停车过程中常会出现冲标和欠标问题,结合行车日志大数据分析和LSTM(长短期记忆)网络算法,提出了有效的解决方案。首先针对行车日志中大量的列车停车精度历史信息进行大数据分析,按1 d为一个统计周期对数据进行分期,并对数据进行预处理和多类拟合,对比后获得最佳拟合参数的时间序列。然后通过LSTM网络算法构建深度学习模型,对列车进站自动停车精度的分布进行预测。最后基于成都某地铁线列车停车精度的历史数据,对该LSTM预测模型进行训练与验证。结果表明:该预测模型可满足统计学上对相似度大于0.9的要求,从而验证了该模型的有效性和准确性。 相似文献
83.
针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明:SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。 相似文献
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一、设定步骤(一)记忆正常驾驶时的驾驶员座椅和外后视镜位置1.将点火开关打开;2.将驾驶员座椅左侧的“Memory Off”红色按钮按下;3.调节驾驶员座椅及外后视镜到最适合的位置,按下驾驶员座椅左侧一个记忆按钮(建议从第一个按钮开始)并保持,直到听见“咚”的提示音表明设置完毕(重复此步骤可以设置另外两个记忆按钮);4.驾驶员座椅上的记忆按钮设定完成后,立即断开点火开关并拔出点火钥匙,在5s内按住钥匙上的开启按钮不放,直到听见“咚”的提示音,钥匙的记忆设置完毕(重复第3步骤和第4步骤可以将设定好的位置记忆在另外的钥匙中,备用钥匙(无… 相似文献
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89.
本文从心理语言学的角度对学习者的记忆机制及其对词汇学习的作用进行了探讨。研究表明短时记忆和长时记忆两种记忆方式对词汇学习作用方式不同,但都对词汇学习产生着重要影响。这就要求学习者充分激发各种记忆潜能,克服各种负面影响,把短时记忆中获取的词汇信息与已有的知识结构相联系,转换为词汇的长时记忆。 相似文献
90.
葛续华 《浙江交通职业技术学院学报》2007,8(1):55-57
词汇教学在外语教学中有着非常重要的地位,很多英语学习者常常抱怨英语词汇难学。根据认知心理学中记忆规律、遗忘规律和英语词汇本身的特点,从“音形”结合、模式组块和随机检查三方面对如何搞好英语词汇教学进行了阐述。 相似文献