交通工程中线性回归模型的假设检验和模型诊断

线性回归分析是交通工程中常用的方法。本文从线性模型的基本假设出发，探讨了线性回归模型满足的一般条件，对模型假设检验进行了讨论，同时对初中中存在的误区和忽视的问题进行了讨论，特别强调了判决系数和残差分析在模型诊断中的应用。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

正则回归模型正则参数的选取策略及应用

针对路基沉降分析和预测中的正则回归模型算法,分析了正则参数的选取方法.根据矩阵条件数理论和最小二乘原理,提出了以控制信息矩阵条件数和残差平方和大小的正则参数选取新策略.结合二元回归模型的计算结果表明:提出的正则参数选取策略不仅降低了矩阵条件数,也能获得较小的残差平方和值.     

汽车系统单元化集成设计中相似性与复杂性

基于相似性科学和相似系统理论，研究了汽车系统中单元特征相似性分析方法，汽车系统相似性度量方法，相似单元设计和单元化系统集成设计中的相似性与差异性变化引起的复杂性。提出了以系统相似性度序列变化和差异性，集成设计系列化、多样化、个性化汽车产品系统新的理论方法。     

韩流再袭--东风悦达起亚赛拉图1.6L

在中国影视，服装、电子等各领域．“韩流”风刮得似乎一阵比一阵强。据社会学家分析．这主要是因为中韩两国在历史文化认同．时代背景与人文特质上．有着许许多多的相似性．“韩流”汹涌自然不难理解，同样．韩系车也在有意无意中利用到了这个得天独厚的优势．让韩国企业更为精准地把握住中国汽车购买人群的消费心态；产品热销自然不在话下。     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

加肋圆柱壳振动相似性试验研究

本文试验研究了三个加肋圆柱壳模型的振动相似性。结果表明,模型的无量纲频率ωl/√E/ρ和归一化振动加速度l^3ρa/F相似。模型设计和试验时。缩比因子λ1、谱级倍频程数K和频率移动的带数N应满足关系2^N／K＝λ1。     

基于静载试验的PPC斜拉桥有限元模型修正分析

基于有限元模型建立模态柔度矩阵进行模态振型和固有频率与边界刚度系数间的灵敏度分析,推导柔度矩阵与边界支撑刚度及斜拉桥索刚度之间的灵敏度系数矩阵,建立实测挠度和理论挠度的差值与刚度修正值之间的关系表达式,并以实际斜拉桥的缩尺结构为试验模型进行静载试验,以挠度残差为目标函数对有限元模型进行修正,验证本模型的可行性.研究结果...     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

船舶航行轨迹自动化控制中PLC技术研究

为有效发现水域中那些偏离正常航行轨迹的船舶,从而提高船舶航行安全性,设计基于PLC技术的船舶航行轨迹自动化控制方案。通过提取船舶航线轨迹数据的方式,弥补缺失信息的插补空隙,完成PLC数据的采集及预处理。在此基础上,度量轨迹内航行节点间的相似性,按照正常轨迹点的建模需求,实现对时间复杂度的精准分析,完成船舶航行轨迹自动化控制中的PLC技术研究。对比实验结果表明,与GMM航迹分析算法相比,应用PLC自动化控制方案后,QIE水域避障系数提高至6.32,不仅提高船舶的航行安全性,也可有效发现偏离正常航行轨迹船舶的实时所处位置。