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121.
以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平... 相似文献
122.
对安全航速影响因素进行量化,借助神经网络,预测在当时海上航行条件下,舰船应该采用的安全航速,给出基于神经网络的安全航速计算模型,对船舶海上航行安全有一定的指导作用. 相似文献
123.
124.
由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)跟驰模型的基础上,采用迁移学习(transfer learning,TL)方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下(源域)的跟驰样本与100组雾天下(目标域)的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列(longest common sequence solution,LCSS)的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型... 相似文献
125.
道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差ermse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差em... 相似文献
126.
127.
提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。 相似文献
128.
为实现大跨度斜拉桥索梁锚固区钢锚箱的结构优化,依托某大跨度斜拉桥索梁锚固区结构实际工程,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法与IGA-BP神经网络模型的结构参数优化方法。首先基于BP神经网络确定了钢锚箱响应数据预测的拓扑结构,采用自适应交叉变异改进的遗传算法对钢锚箱结构响应神经网络预测模型的权值阈值调参,得到满足拟合精度要求的IGA-BP神经网络预测模型。然后建立考虑结构平均应力和主要板件上峰值应力的数学优化模型,采用改进交叉、变异算子的NSGA-Ⅱ算法设计了钢锚箱结构参数优化流程。最后联合改进NSGA-Ⅱ算法和IGA-BP模型实现了钢锚箱结构参数的优化求解。结果表明:自适应遗传算法对BP神经网络权值与阈值调参的效果良好,相较于标准BP神经网络,IGA-BP神经网络的拟合精度和训练效率均更高;改进NSGA-Ⅱ算法可以实现对钢锚箱结构参数的寻优求解,根据Pareto协调最优解的结果,钢锚箱支撑板与承压板厚度有一定增加,加劲板和锚垫板厚度略微降低;优化后的结构上平均应力降幅约为2.7%,其中承压板应力峰值由200.9 MPa降低至178.1 MPa,降幅约为11.3%,支撑板应力峰值由199.6... 相似文献
129.
130.
为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果. 相似文献