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随着智慧城市的建设,城市交通流量预测在智能交通预警和交通管理决策方面至关重要.由于复杂的时空相关性,有效地对交通流量进行预测成为了一项挑战.现有的对交通流量进行预测的方法大多采用机器学习算法或深度学习模型,而它们各有优缺点,若能够将两者优点结合起来,将进一步提高交通流量预测的精度.文中针对交通时空数据,提出了一种基于改进图波网(Graph WaveNet)的双重自回归分量交通预测模型.首先,通过门控3分支时间卷积网络有效融合3个时间卷积层,从而进一步提升了捕获时间相关性的能力;其次,首次引入自回归分量,将自回归分量和门控三分支时间卷积网络、图卷积层有效融合,使模型能够充分反映时空数据之间的线性和非线性关系.在METR-LA和PEMS-BAY两个真实的公共交通数据集上进行实验,并将所提模型与其他交通流量预测基准模型进行比较.结果表明,不管是短时间还是长时间的预测,文中所提模型在各个指标上都优于基准模型. 相似文献
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聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用.随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点.现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习.提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示.在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练.通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征.综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法. 相似文献
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水溶性聚合物凝胶不成比例降低相渗透率机理研究 总被引:3,自引:2,他引:1
良好的选择封堵性能已成为评价堵剂的关键指标之一。为获知堵剂选择封堵现象的主导机理,设计了系列针对性流动实验,对油水通道分流、凝胶脱水和吸附滞留3个理论进行了分析。结果表明,在原油粘度较低的条件下,油水通道分流理论不是选择封堵现象的主要机理;实验中未发现脱水现象;吸附滞留是选择封堵现象产生的主要机理。另外,后续水驱流速对选择封堵现象也有一定的影响,在0.8MPa恒压下水相和油相产出量之比为2.75:100,而在1.6MPa下则为9:100,流速越大,该现象越不明显,且流速的影响不能恢复,从而也证明了油流和水流通道中吸附程度的差异是选择封堵现象的主导原因。 相似文献
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抗高盐菌株的驯化及其对高盐含氮废水的处理 总被引:1,自引:0,他引:1
针对生物处理法处理高盐废水时普遍存在微生物易失活甚至死亡的问题,在上流式固定床反应器中,通过小幅度提高进水盐度来驯化抗高盐厌氧氨氧化菌株。实验结果表明,盐度从0增加至30g/L,系统对氨氮、亚硝氮、总氮的去除率平均值分别为72.56%、92.54%、73.83%,氨氮、亚硝氮、总氮的容积负荷去除分别为0.81、1.03、1.74kg/(m3·d);盐度高于30g/L时,细菌活性受到抑制,系统脱氮能力显著下降;减小盐度,细菌活性恢复。此外,系统能较快适应负荷的变化,具有较强的抗负荷冲击的能力。 相似文献
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针对新疆陆梁油田底水薄层油藏水平井开采过程中产生的脊进现象,研制了疏水缔合聚合物有机交联体系堵水剂,并使用专门设计的可视化水平井模型对堵水剂进行模拟堵水实验,模型可观察到封堵前后的水脊情况。实验结果显示,在模拟油被采出的同时,下部底水不断入侵模拟井筒,无水采油期短且采出液含水率很快上升至75%以上。进行堵水处理后,堵剂能选择性封堵水层,对油层封堵不明显,含水率在一定时期内得到有效控制。 相似文献