检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2021年第2期21卷 44-50页

作者：蒋阳升高宽刘梦王思琛姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数... 详细信息

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程;其次,采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵;然后,提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标;最后,基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明:当网联车渗透率为30%时,平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆,20.9%和2.5辆;当渗透率大于20%时,与基准方法相比,本文模型估计效果更优。

关键词：智能交通队列长度卡尔曼滤波网联车渗透率 Vissim仿真

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

智能教育发展中的若干关键问题

引用

中国远程教育 2021年第4期 1-7,76页

作者：刘三女牙刘盛英杰孙建文沈筱譞刘智华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室 430079

新一代人工智能技术在全球范围内掀起的热潮为智能教育的加速跃升带来机遇,成为推动教育创新与变革的新动能。同时,受人工智能技术成熟度、算法黑箱属性、人机共融与互信等问题制约,智能教育的研究与发展也面临诸多挑战。本文重点围绕... 详细信息

新一代人工智能技术在全球范围内掀起的热潮为智能教育的加速跃升带来机遇,成为推动教育创新与变革的新动能。同时,受人工智能技术成熟度、算法黑箱属性、人机共融与互信等问题制约,智能教育的研究与发展也面临诸多挑战。本文重点围绕当前智能教育领域因技术泛化与策略迁移瓶颈故而赋能教育环节与领域受限、因算法黑箱与学习分析不深故而智能教育机理与规律不明、因人机协作与混合智能不足故而教育人机共融任重道远、因隐私保护与信任机制薄弱故而教育人机互信亟待加强等几个关键问题进行剖析,然后从推进教育新基建、加快共性技术突破、完善教育伦理规范、促进多学科交叉、加强多主体协同等方面提出未来进路,以期为加快推动智能教育创新发展提供一定参考。

关键词：智能教育人工智能技术赋能泛化能力黑箱问题认知机理人机共融人机互信

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向复杂交通场景的道路目标检测方法

引用

计算机工程与应用 2023年第15期59卷 87-96页

作者：盛博莹侯进李嘉新党辉西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

针对复杂交通场景下小目标检测精度低,容易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法YOLOv5s-MRS。提出基于反馈机制的特征提取网络(RFP-PAN),增加浅层特征层与反馈连接并设计IASPP模块,充分融合不同尺度的特征... 详细信息

针对复杂交通场景下小目标检测精度低,容易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法YOLOv5s-MRS。提出基于反馈机制的特征提取网络(RFP-PAN),增加浅层特征层与反馈连接并设计IASPP模块,充分融合不同尺度的特征信息,提升网络的特征融合能力;提出级联注意力机制(SECA),在通道和空间维度上聚焦重要特征,让算法关注更加有用的信息;利用Ghost模块的轻量化优势,降低算法的参数量、计算量和模型占用空间。实验结果表明,YOLOv5s-MRS算法在KITTI数据集和VisDrone2021 DET数据集上的检测精度分别达到了93.4%和40.8%,相比原始算法分别提高了1.6和8.6个百分点,模型大小为12.9 MB,在保证实时性的同时具有良好的检测精度,在一定程度上解决了小目标的漏检和误检问题。

关键词： YOLOv5s 递归金字塔注意力机制 GhostNet

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模体和复杂网络的成都市交通旅客出行研究

引用

铁道运输与经济 2024年第2期46卷 40-46,70页

作者：徐进宋浩男西南交通大学经济管理学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031 西南交通大学四川省服务科学与创新重点实验室四川成都610031

设计出行模体模型,对旅客出行序列进行抽取转化,构建基于铁路和航空出行旅客的出行模体,基于四川省成都市的旅客出行数据进行实证分析。2节点至4节点构成的旅客出行模体,可以表示绝大多数的旅客出行模式。主要出行模体为2个节点间的单... 详细信息

设计出行模体模型,对旅客出行序列进行抽取转化,构建基于铁路和航空出行旅客的出行模体,基于四川省成都市的旅客出行数据进行实证分析。2节点至4节点构成的旅客出行模体,可以表示绝大多数的旅客出行模式。主要出行模体为2个节点间的单向单次出行和往返出行,并且随时间推移,铁路出行对用户的吸引力逐渐增加,航空出行逐渐减少。研究铁路旅客出行网络和航空旅客出行网络特征,2种出行网络均为异质性网络,网络中大度节点倾向于连接小度节点,网络聚类系数较大,网络中不同站点连接紧密。成都市的铁路人群出行网络结构稳定且大多集中于我国东南部地区,航空出行网络逐步发展且具有更高的分散性。网络效率研究结果表明,旅客出行网络连通性一般,多集中在特定地区。

关键词：出行模体复杂网络拓扑特征出行流向网络效率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

轨道交通产业集群识别及时空演变特征分析

引用

管理现代化 2024年第2期44卷 91-100页

作者：薛锋梁洁林任子兰张新宇西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610000 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610000 四川省广元市交通运输局四川广元628000

本文应用区位熵识别我国轨道交通产业集群状态,进而构建Logistic曲线模型和空间演化模型分析轨道交通产业集群时空演化特征。研究结果表明:(1)我国轨道交通产业集群总体呈递增趋势,到2020年已基本形成,但地区间集群水平存在差异。(2)时... 详细信息

本文应用区位熵识别我国轨道交通产业集群状态,进而构建Logistic曲线模型和空间演化模型分析轨道交通产业集群时空演化特征。研究结果表明:(1)我国轨道交通产业集群总体呈递增趋势,到2020年已基本形成,但地区间集群水平存在差异。(2)时间上,轨道交通产业集群发展的三个关键点分别为2010年、2017年与2023年,呈现阶段性发展特征;(3)空间上,轨道交通产业集群全局空间自相关性渐进增强,呈现“集聚”发展模式,同时产业集群空间重心在116.0419°E~115.5198°E,34.6150°N~32.9530°N之间变动,即椭圆重心由东北向西南移动,空间椭圆逐渐向正圆趋近,在空间分布上趋向均衡发展,同时产业集群的空间整体分布方向呈现从偏东北西南向正北正南偏移的趋势。基于此,我国应整合产业资源,加强轨道交通产业集群效应,稳步推进集群转型发展,进一步优化空间布局。

关键词：轨道交通产业产业集群时空演化特征区位熵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新冠肺炎疫情影响下多式联运网络突发事件风险传导机理

引用

安全与环境学报 2021年第5期21卷 1933-1940页

作者：付焯户佐安邱忠权西南交通大学交通运输与物流学院综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

针对新冠肺炎疫情下企业供给间断和需求下滑所引发的系统性风险,以多式联运网络组织为对象,利用网络拓扑分析方法,提出了一种风险传导效应测度的分析模型,通过对节点重要度和风险扩散阈值的计算,研究不同初始故障点的风险传染效应,揭示... 详细信息

针对新冠肺炎疫情下企业供给间断和需求下滑所引发的系统性风险,以多式联运网络组织为对象,利用网络拓扑分析方法,提出了一种风险传导效应测度的分析模型,通过对节点重要度和风险扩散阈值的计算,研究不同初始故障点的风险传染效应,揭示多式联运网络风险的传导机理。首先,对多式联运网络中风险形成的本质进行阐述;接着,利用离散时间马尔科夫链性质建立了风险传导扩散模型,从节点重要度的测度、风险传递速度和网络组织受染阈值3个方面进行深入分析。结果表明,疫情影响下的内外部不确定性导致偏离预期目标后耦合突变产生风险,风险扩散的程度受到风险传导能量和速度的影响,而关键节点遭受风险传导效应比其他节点产生的效能更大,节点间传导概率和节点自身恢复能力决定了传导效能。最后,以12个经济主体构成的多式联运网络组织进行数值分析,测算后的结果为N_(12)的节点重要度最大,风险传递速度为0.58,整个网络受染风险的阈值R为0.18。提出通过判断控制关键节点、削弱风险源的传导路径、提升节点自我恢复能力,可以降低风险在多式联运网络的扩散程度。

关键词：安全管理工程多式联运风险传导风险阈值拓扑结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

压缩感知算法在阵列测向中的相干信号分辨

引用

计算机应用研究 2023年第4期40卷 1165-1171页

作者：任东升侯进党辉游玺杨鹏熙杜茂生西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学唐山研究院河北唐山063000

现有算法在进行信号重建时,需要原始信号的稀疏信息来控制初始原子集的大小和算法迭代的最大次数,这削弱了重建精度,增加了计算复杂度,限制了其实际应用能力。为了克服这个问题,提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法。该算法将阵元个... 详细信息

现有算法在进行信号重建时,需要原始信号的稀疏信息来控制初始原子集的大小和算法迭代的最大次数,这削弱了重建精度,增加了计算复杂度,限制了其实际应用能力。为了克服这个问题,提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法。该算法将阵元个数作为假设稀疏度,在稀疏度未知的初始阶段扩展初始原子集。最后通过对测量信号的幅度进行阈值过滤以实现信号的分辨和信源数的估计。为解决测向人员面对监测软件所指示的多个信号示向度中,无法分辨哪些指示方向是同一个信号源所产生的折反射信号的问题,首次提出了基于压缩感知算法的相干关系分析和相干信号分辨的模型。实测数据结果表明,该算法在不同环境下可以清晰分辨相干信号,并且能够适应多种实验平台。

关键词：阵列信号处理到达角估计信源数相干信号压缩感知

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于支持向量机算法的含油沉积物识别研究

引用

海洋科学进展 2024年

作者：李新放曹金凤李建伟崔菁菁苏天赟自然资源部第一海洋研究所海洋数据与信息中心空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室青岛理工大学机械与汽车工程学院中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像... 详细信息

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像的统计特征、频谱特征和灰度特征等进行分析，构建图像特征向量库，然后利用不同特征组合，采用支持向量机算法构建含油沉积物识别模型，并分析对比不同特征向量组合下的算法精度。实验结果表明基于灰度特征的SVM(Support Vector Machine)算法能够识别图像中含油沉积物正确率在88%以上，本文提出的算法在含油沉积物识别中具有较高的准确率及实用性，为海洋溢油应急提供有效的数据服务和决策支持。

关键词：支持向量机含油沉积物声呐图像特征组合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

引用

交通运输系统工程与信息 2021年第3期21卷 229-236页

作者：周悦江欣国付川云刘海玥西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出... 详细信息

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ型)。运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时,对该超速者类型的影响。结果显示:超速者Ⅰ和Ⅱ型的每小时超速频数、平均超速严重度低,但平均超速持续时间高;超速者Ⅲ和Ⅳ型则相反。当超速者的日均行程距离、日均收入、低限速道路行程比例、夜间行程比例和全时段速度标准差超过群体均值时,其成为超速者Ⅲ和Ⅳ型的概率提高了15.39%~77.09%和42.98%~302.38%;成为超速者Ⅰ型和Ⅱ型的概率降低了-0.09%~26.57%和38.74%~68.34%。此外,日均行程距离、低限速道路上行程比例和夜间速度标准差等3类因素在估计中表现出异质性。

关键词：交通工程运营因素混合Logit模型出租车超速者相关随机系数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测

引用

电子与信息学报 2023年第3期45卷 949-957页

作者：朱广宇张萌裔扬北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 扬州大学信息工程学院扬州225127

准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知... 详细信息

准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知识图谱(KG)和关系图卷积神经网络(R-GCN)模型提出一种城市轨道交通突发事件演化结果预测方法。首先,构建城市轨道交通突发事件知识图谱,将与事件相关的场景信息进行结构化处理;其次,基于关系图卷积神经网络模型构建城市轨道交通突发事件结果的预测模型;最后,利用城市轨道交通突发事件案例库进行验证。实验结果表明,所提预测方法具有较好的准确率、较强的普适性,可为轨道交通应急管理提供方法和技术支持。

关键词：城市轨道交通突发事件演化结果预测知识图谱关系图卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：