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针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN)、残差神经单元(ResNet)和长短期记忆循环神经网络(LSTM)集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性;利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征;利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果;最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少. 相似文献
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以赤藓糖醇为原料,利用绿色硝化剂五氧化二氮(N2O5)在硝酸(HNO3)介质中硝解制得1,2,3,4-丁四醇四硝酸酯(ETN)。与现有混酸法相比,该反应可在无硫酸(H2SO4)环境下进行,后处理简单,废酸污染小。试验探讨了投料比、反应温度和反应时间对ETN产率的影响,用扫描电镜SEM、红外光谱IR等对不同ETN晶体的形态进行了表征。结果表明,投料比m(赤藓糖醇):m(N2O5):V(HNO3)=2.5 g :4.0 g :20.0 mL、反应温度为20 ℃、反应时间为2 h时,ETN的产率最高,达76.6%。同时,3种不同晶体形态的ETN具有相同的特征峰。 相似文献
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本文研究了能量受限条件下无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的最优数据收集策略问题.首先,传感器节点周期性采集数据并通过卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对信息进行预处理以滤除噪声.其次,考虑到通信为主要耗能环节,设计最优数据发送策略令节点在特定轮内发送数据,使得满足网络生存周期前提下,基站获得的数据精度最高.具体来说,针对单跳网络,给出可使基站误差方差最小化的数据发送策略;在此基础上,进一步提出面向多跳网络的改进数据发送策略.最后,利用仿真和原型实验验证所提策略的有效性. 相似文献
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采用氨气代替氨水进行中和,通过离心得到醋酸铵产品。引进高效增溶剂,通过反萃取去除溶剂氯仿层和母液中杂质,最终得到98%的高含量乙酰甲胺磷产品,生产过程中无废水和母液产生。 相似文献
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为提高节点定位精度并减少能量耗费,提出一种基于航拍图像处理的节点识别与定位算法.该算法主要思想是将基于深度学习模型的图像识别技术应用到节点识别与定位中.首先通过一个携带GPS的航拍器在节点部署区域自主采集节点图像,利用图像识别技术精确识别定位航拍器所拍摄节点,然后利用贝叶斯平均模型为已识别节点匹配节点编号.最后,将被定位节点升级为锚节点,结合经典定位算法确定未被拍摄的节点位置.通过大量的仿真证明了该算法的有效性.此外,利用25 Micaz节点和一个航拍器进行了实验,实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性、扩展性及定位精度,与传统定位算法相比定位精度提高约10%~30%. 相似文献
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现有的WEBee系统可通过模拟接收器的标准时域波形在物理层面实现WiFi到ZigBee的跨网通信,但该系统存在单次传输帧接收率不高,符号错误率较大等局限.针对该局限,本文提出了一种基于循环前缀前的编码拆分优化方案,主要思想是对ZigBee前导码中的同步码序列进行编码拆分,可有效降低循环前缀操作时出现的错误,提高帧接收率.结果表明该方案优化系统单次传输的帧接收率可达65.2%,相比原系统提高了8.1%,且单次传输的符号错误率从2.7%降低至1.8%. 相似文献