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1.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.  相似文献   
2.
基于MLP&ST模型的空气质量预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST (MLP&spatial-temporal),模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数(air quality index,AQI)。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下(RMSE,MAE,MAPE)皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果。  相似文献   
3.
针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后,通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。  相似文献   
4.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。  相似文献   
5.
无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。  相似文献   
6.
针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元(largest coding unit,LCU)划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络(fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN);最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。  相似文献   
7.
针对存在不确定参数和UDP流干扰的TCP网络拥塞问题,提出了一种基于事件触发的TCP网络滑模控制策略.通过利用全局滑模控制方法,使整个系统的响应过程都具有鲁棒性,在此基础上引入事件触发机制,在保证系统状态稳定的同时,节约了网络资源.通过李雅普诺夫理论证明了TCP网络闭环系统里的所有信号是有界的,同时也有效地避免了Zeno现象.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.  相似文献   
8.
针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.  相似文献   
9.
Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设.  相似文献   
10.
【目的】发展林业碳汇是应对气候变化的重要途径,随着我国碳交易市场的逐步建立与完善,林业碳汇项目开发受到广泛关注,发展前景良好,但也面临诸多不确定性与风险。基于贝叶斯网络原理,对林业碳汇项目进行系统风险评价,为项目风险管理提供参考。【方法】以中国核证自愿减排(China certified emission reduction,CCER)林业碳汇项目为研究对象,利用多领域林业碳汇专家知识,通过确定网络结构与计算风险参数,构建基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价模型。结合专家访谈和实地调研信息,确定林业碳汇项目风险清单,并在此基础上确定风险贝叶斯网络结构;根据专家对各类风险因子发生概率及影响大小的打分,利用熵权法计算风险因子权重,以此获得每位专家对于风险源及总风险的评价结果,得到贝叶斯网络运行的全部参数。利用构建的风险评价模型,测度CCER林业碳汇项目整体风险水平并判断各类风险的主要风险因子;考虑不同类型CCER林业碳汇项目的特征差异,对该风险评价模型进行适应性调整,纳入项目类型节点,通过贝叶斯网络的节点概率模拟功能,计算4类CCER林业碳汇项目的风险值,比较不同类型CCER林业碳汇项目的风险差异。【结果】①CCER林业碳汇项目整体风险值为1.932,四大类风险的风险水平由高到低分别为政策风险、市场风险、技术风险和自然风险,风险值分别为2.150、2.022、1.925、1.546;②CCER林业碳汇项目中政策风险的主要风险因子为林业碳汇交易规则变化、国家减排政策变化;市场风险的主要风险因子为劳动力价格上涨、土地租金上涨;技术风险的主要风险因子为项目未能获得签发、项目未能获得备案;自然风险的主要风险因子为病虫害、森林火灾;③不同类型CCER林业碳汇项目风险水平由高到低分别为碳汇造林项目、竹子造林项目、森林经营项目、竹林经营项目,风险值分别为2.221、2.121、1.954、1.705。【结论】贝叶斯网络能够综合考虑风险水平及风险影响关系两方面信息,在项目风险评价方面具有一定优势。当前条件下CCER林业碳汇项目风险水平中等,政策风险与市场风险相对较高,企业主体参与林业碳汇项目投资决策时,应密切关注碳汇市场相关政策变化,对项目风险进行科学评估;有关部门应注重降低政策不确定性引发的系统性风险,并提高碳汇市场的稳定性与活跃性;简化林业碳汇项目开发程序,以降低项目开发的交易成本。  相似文献   
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