【摘 要】
：
传统的公交行程时间预测模型由于忽略了历史时刻中的信息,导致预测精度不理想.针对公交行程时间的时序性,提出一种基于LSTM神经网络的预测模型,并引入注意力(Attention)机制对其进行优化.首先,综合考虑多种影响因素,设计了多变量LSTM模块,将当前时刻的行程时间与历史时刻数据相关联,对其中的多维度特征进行信息提取;随后针对单一LSTM网络无法自动识别不同信息重要性的局限性,引入Attention机制,使模型聚焦重点信息、忽略冗杂信息;最后,采用实际公交GPS数据验证了该方法的有效性.实验结果表明,与五
【机 构】
：
华中科技大学 人工智能与自动化学院,湖北 武汉 430074
论文部分内容阅读
传统的公交行程时间预测模型由于忽略了历史时刻中的信息,导致预测精度不理想.针对公交行程时间的时序性,提出一种基于LSTM神经网络的预测模型,并引入注意力(Attention)机制对其进行优化.首先,综合考虑多种影响因素,设计了多变量LSTM模块,将当前时刻的行程时间与历史时刻数据相关联,对其中的多维度特征进行信息提取;随后针对单一LSTM网络无法自动识别不同信息重要性的局限性,引入Attention机制,使模型聚焦重点信息、忽略冗杂信息;最后,采用实际公交GPS数据验证了该方法的有效性.实验结果表明,与五种常见方法相比,该模型具有更高的精度.
其他文献
通常对电动汽车电池故障信号检测的研究,通过对电池性能的相关预测与研究为电池使用寿命的延长、汽车动力性能的增强以及安全性能的增大提供了技术上的支持.文中从电池的相关结构原理以及技术构成入手,提出了锂电池故障信号检测研究的具体方法设计,依托长短时记忆(LSTM)神经网络信号对故障电池检测方法进行深度分析研究,对电池故障分析构建具体算法与模型,有效地对电池的容量偏低故障、电压电流故障以及电池内阻偏大等故障进行输出检测,多次实验验证其检测方法的有效性,以便于提高电池整体的应用性能,为后期电池优化改进提供了实验基础
为了在控制宽色域视频图像多路径传输时延的同时,增强视频传输质量,提出宽色域视频图像多路径并行传输方法.根据色域标准条件和颜色测量原理,计算并获得色域边界的具体数值.建立宽色域视频图像信息之间的扩展映射关系,在此基础上分别定义数据包中的周期性数据帧、非周期性数据帧,提高了多路径环境中的传输稳定性.通过发现节点并建立链接的处理方式,完成视频图像的多路径并行传输编码,实现了宽色域视频图像多路径并行传输.实例分析结果表明,与Kirsch算子图像分割法相比,多路径并行传输方法在处理宽色域视频图像时始终保持较低的传输
面对我国心血管疾病患病人数的不断增长,针对心血管疾病的预测,利用监护系统获得医疗数据,寻找出合适的疾病预测方法,及时发现并解决健康问题,创新性地提出一种基于概率神经网络和遗传算法的心脏病预测模型.其中,使用概率神经网络作为分类器,遗传算法进行特征选择.模型分为三个阶段:首先,采用标准的UCI数据库中心脏病数据集进行预处理;然后,提供一种基于遗传算法的包裹式特征选择方法来选择显著特征;最后,使用概率神经网络训练得到预测模型.实验结果表明,相较于其他模式识别方法,提出的模型使用更少的特征取得了更高的准确率.通
胃镜检查过程中,医生通过内窥镜对病变部位的疾病诊断全靠医生的个人经验判断,给医生造成巨大的工作压力,因此提出一种基于稀疏约束的隐低秩表示模型的改进算法.在矩阵融合的基础算法中引入稀疏约束的隐低秩表示模型,提取数据的主特征和隐含特征来获取更多图像信息,应对样本数量较少的情况,并且采用加权非负稀疏表示分类方法(WNSLRRC)区分干扰区域和病灶区域,以图像隐含特征作为依据的加权低秩模型能更好地获得图像数据的全局结构.经过实验证明,该检测方法对病灶区域检测精度较高,具有一定的实用性,并且算法具有较好的抗扰性.
根据电力变压器特高频局部放电信号特征,文中设计一种基于FPGA+ARM架构的特高频局部放电检测仪.该架构通过利用FPGA强大的可编程能力,不仅大大减少了硬件设计的复杂度,而且还提高了整个系统运行的速度,同时在FPGA中创新性地设计了可以灵活控制VGA大小的DAC8562模块及可灵活控制滤波程度的FIR滤波器模块,为在复杂的环境中快速有效地检测出局放信号提高了保障.利用ARM芯片强大的数据处理能力对数据进行处理及多重参数的配置,从而快速准确地检测出特高频局部放电.最后,通过系统测试,文中设计的特高频局部放电
传统的射电天文观测是一项繁琐且耗时的工作,需要在换源或定标时频繁地更换本振、滤波器等模块,但是大型望远镜的观测时间非常宝贵,因此提高射电望远镜的观测效率具有重要的意义.文中提出的捷变收发方案是软件无线电领域的一种新型设计方案,通过程控可以实现本振、滤波器等参数的快速切换,还可以实现快捷灵活的射电天文观测.在FPGA中实现数字信号处理,并对信号进行FFT处理和频域叠加,其模拟前端电路可以在程控下实现滤波器带宽的改变,达到在6 GHz带宽内对0.2～56 MHz带宽任意选取,从而在较小的采样频率下实现更高的时
通过研究数字交换芯片的组成结构,将数字交换芯片进行了模块化的分割,根据技术指标,利用FPGA技术分别设计了时钟生成模块、数据发送模块、数据接收模块以及微处理器接口模块,最终根据数字交换芯片的“交换模式”与“消息模式”的工作原理对所设计的各个模块进行了组合,完成了数字交换芯片的设计.测试结果表明:基于FPGA技术设计的数字交换芯片实现了“交换模式”与“消息模式”的功能;并且达到了技术指标的要求,实现了32条母线输入和32条母线输出,每条母线输入数据速率与输出数据速率为8.192 Mb/s,通道容量为4096
小型光谱仪分辨率低,现场测试环境复杂,使得适合大型光谱仪的检测方法不一定能够直接适用于小型光谱仪,为此有必要研究与开发基于小型光谱仪的食品质量检测系统.该系统针对白酒的典型掺假问题(掺水、工业酒精),基于TI DLP NIR scan Nano微型光谱检测模块、定制化光纤、3D打印、手机应用程序等开发便携式白酒光谱测试系统,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,研究基于小型光谱仪获得的光谱信号的白酒掺假类型和掺
为了解决单一时间序列模型对网约车需求预测精度不高,而导致网约车供需不平衡的问题,提出一种多尺度多方法组合的网约车需求预测方法.对网约车影响因素进行分析并提取出主要特征,利用历史平均模型、ARIMA时间序列模型、LSTM长短期记忆神经网络进行网约车需求预测,分别提取出网约车数据的周期性规律、差分变化规律和其他复杂规律,为了最大限度发挥三种单一模型的优势,使用三种单一模型建立组合模型,最后用灰狼优化算法对组合模型的权重进行寻优.通过在真实数据集上对单一模型和组合模型的预测精度进行比较,结果表明,组合模型在五种
传统的确定性潮流计算只能获取在确定参数下电力系统的运行情况,但是在实际工作中这些影响系统运行的参数(如负荷)具有波动性.为了分析这些参数的波动性对系统运行带来的影响,提出了一种基于概率盒理论的负荷不确定性潮流计算.将概率盒理论应用于潮流计算当中,建立了一种基于概率盒的概率区间潮流模型并对其进行求解.以标准IEEE 30测试系统为例,首先分析负荷的分布特性,获得负荷的漂移区间并建立其概率盒模型;然后将负荷的概率盒等信度离散化并代入潮流方程中获得基于概率盒的潮流模型;最后使用牛顿法对该模型进行求解,并将潮流计