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针对电子警察采集数据存在的数据延迟、数据缺失和异常偏离三类常见问题,在保证数据未出现延迟和缺失时,基于马尔科夫模型判断数据的异常偏离;考虑流量序列间的关联关系,建立基于历史数据的转移概率矩阵,在此基础上利用马尔科夫模型进行流量概率分布预测,进而利用EM算法拟合概率分布得到对应的均值和标准差;根据模型预测结果和设定的流量合理分布阈值,以置信区间的形式直接判断流量的异常偏离情况。实例验证结果表明,基于马尔科夫模型的流量预测准确率达87%,异常偏离识别准确率为83%左右。 相似文献
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为提高单点控制交叉口时段内信号配时的准确性,采用强化学习方法构建时段内信号配时优化模型。该模型以时段内原始固定信号配时方案为基准,向其上下区域探索建立状态空间及动作空间,同时以时段内交通状态为依据,设置常规及异常状态开关,用于区分学习常规及异常状态下Q值表,并在回报函数上进行特别设置,以快速响应交通的短期突变及长期缓慢变化,减少因交通环境变化导致Q值表不能及时适应交通状况的现象。最后通过仿真对该算法的有效性进行验证,结果表明采用该算法能生成合理的配时方案,且可将交叉口车辆总延误降低24%。 相似文献
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电喷发动机故障诊断系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前国内汽车电喷发动机维修过程中存在的问题,利用BP神经网络对电喷发动机的故障进行分析和诊断,并将其与故障诊断计算机技术相结合,研制出电喷发动机故障诊断系统。该系统具有诊断过程简单、快捷和准确等优点。 相似文献
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