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1.
关于Cn^4和Cn^5(n≡0(mod5))的邻强边色数和全色数 总被引:1,自引:1,他引:0
得到了Cn^4和Cn^5(n≡0(mod5))的邻强边色数和全色数. 相似文献
2.
割集的概念与性质在网络问题的研究中受到广泛重视,但目前的割集搜索算法可操作性较差.提出了一种适合大型图的割集搜索算法CSA-CJ,利用二进制数分割无向图的顶点集,通过对子图各顶点的关联集的运算产生相应的割集.该算法简单适用,易于用计算机实现,尤其适合于大型图的割集搜索. 相似文献
3.
魏智勇 《武汉航海(武汉航海职业技术学院学报)》2006,(1)
在船舶操纵仿真中涉及大量的图谱转换工作,传统的图谱处理方法在精度和工作量上存在着一对矛盾。本文试图通过应用正弦小波拟合方法来替代传统折线方法,并在某些图谱上得到验证,可望在类似图谱数值化上得到推广和应用,以提高计算精度和减少计算工作量。 相似文献
4.
张黎璋 《城市轨道交通研究》2012,15(7):94-96
深圳地铁二期工程于2011年6月28日投入试运营,形成178 km线网,客运量激增,并具明显特点。通过分析线网客流,尤其是3号线客流特点,制定了工作日早晚高峰及休息日全天的调图措施,以满足服务并买现运能匹配和成本控制。 相似文献
5.
吴玲英 《城市轨道交通研究》2012,15(6):70-73
通过对上海轨道交通3号线、8号线仿真系统站场图的研究,提出了一种基于统一站场数据格式下不同制式站场图的自动生成方法。该方法基于站场图结构与组件化程序设计,运用规范格式的站场数据自动生成站场图,简化了仿真系统主视图的开发过程。 相似文献
6.
7.
8.
针对城市交通流数据修复问题,提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意力图自编码器模型.该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的STGCN(Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络.在该网络中使用LSTM(Long Short-Term Mem... 相似文献
9.
主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图和Voronoi图的基础上,考虑安全性与路径最优化,论文采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定AGV向目标点运动的有效路径.与传统的可视图法把障碍物的顶点作为图的节点、把障碍物的边作为弧相比,这种改进的方法把障碍物顶点连线的中点作为节点,把这些节点间的某些边线作为弧.最后使用遗传算法进行全局路径规划,并对规划出的各节点采用十进制任意编号,把路径编码成定长的十进制染色体串,通过MATLAB仿真,结果证明了该方法的可行性. 相似文献
10.
为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络(Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM)模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明:与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。 相似文献