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针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献
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为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。 相似文献
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路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证. 相似文献
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船舶建造周期长、材料成本占比大,易受大宗商品价格指数和汇率等多个因素的影响,造成实际完工成本与报价估算存在较大误差的情况。采用灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GCA)方法识别材料成本的影响因素,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型构建船舶材料成本滚动预测模型,并使用某造船企业53艘64 000 t散货船63个月的材料成本数据和对应的影响因素数据进行试验分析。结果表明,预测数据与实际数据误差在可接受范围内,可证明所选择方法和构建模型的有效性。研究结果对船舶建造过程的成本实时预测和控制具有现实意义。 相似文献
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动车组轴箱轴承是动车组转向架的关键部件,其运行品质直接影响动车组的运营安全.以深度学习算法为基础,利用轴承振动信号时间序列的特点和LSTM(长短期记忆网络)擅长处理时间序列的优势,通过构建LSTM模型对轴承的故障状态进行识别,开发了基于深度学习的轴承故障诊断预测软件,实现了轴承故障早期的分类与诊断.模型的仿真和试验表明... 相似文献
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高速列车悬挂系统安全性对于整车安全运行非常重要,对悬挂系统进行全生命周期状态监测以预测其故障成为不可忽略的研究内容.当高速列车悬挂系统发生机械故障时,产生振动加速度,信号呈现非线性、非平稳特征.文章提出一种基于LSTM网络的高速列车悬挂系统故障预测方法,通过SIMPACK建立某型号高速列车整车模型,获得重要部件在各健康... 相似文献
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