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城市道路交通状况的预测,是实现未来路况查询、车辆动态导航等智能交通系统技术的关键。该文在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法。首先,采用统计方法和K-NN分类法相结合的新方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理;其次,在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值;最后,结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对该文所提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价。结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43%以内,具有良好的精度。 相似文献
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针对合肥地铁更新统黏土崩解特性,采用室内模拟,进行天然、风干、烘干三种不同状态下的浸水崩解试验,研究崩解性与土体失水程度的关系。试验研究结果表明:失水越多,失水过程越剧烈,崩解量就越大,崩解速率就越大;而土体风干后浸水崩解过程可分为三个阶段:初期的慢速崩解,中期的快速崩解和后期的慢速崩解。 相似文献
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陈仁荣 《南通航运职业技术学院学报》2006,5(3):44-46
正项级数∞n=1∑un的敛散性判别,一般《数学分析》教材是在介绍了Cauchy准则、比较判别法以后,给出了根值判别、比值判别等方法;本文利用比较判别法,提出了一个全新的、更为一般的判别方法——根比判别法。 相似文献