【摘 要】
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交通流预测在交通管理和城市规划的应用中具有重要意义，然而现有的预测方法无法充分挖掘其潜在的复杂时空相关性，为进一步挖掘路网数据的时空特性以提高预测精度，提出一种多时空图卷积网络(multi-spatialtemporal graph convolutional network,MST-GCN)模型。首先，利用切比雪夫图卷积(ChebNet)结合门控循环单元(GRU)构建时空组件以深度挖掘节点的时空
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交通流预测在交通管理和城市规划的应用中具有重要意义，然而现有的预测方法无法充分挖掘其潜在的复杂时空相关性，为进一步挖掘路网数据的时空特性以提高预测精度，提出一种多时空图卷积网络(multi-spatialtemporal graph convolutional network,MST-GCN)模型。首先，利用切比雪夫图卷积(ChebNet)结合门控循环单元(GRU)构建时空组件以深度挖掘节点的时空相关性；其次，分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据，输入3个时空组件以深度挖掘不同时间窗口间的时间
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为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点，出了基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法，该算法通过动态更新量子旋转门的旋转角，提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门，既增加种群的多样性，又使全局搜索能力增强。最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在
针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计繁琐及参数寻优耗时等问题，提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(Automatic Fault Diagnosis,AutoFD)。该方法采用AutoFD网络结构搜索算法，来自动完成卷积神经网络的网络结构设计和网络参数寻优，在此基础上，首先通过在原始数据上施加操作生成新通道，接着利用表现预测加速获取通道适应性排序的过程，
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在室内定位中，行人航迹推算(PDR)方法是最便捷的定位方法之一，其缺点是随着移动距离的增加，累积误差会越来越大。利用蓝牙峰值纠正算法能有效降低PDR的累积误差，但蓝牙信号在多蓝牙基站中存在伪峰、错峰的问题。针对上述问题，提出基于PDR的蓝牙峰值检测方法。首先，根据PDR位置估计信息和蓝牙分布信息计算预测概率，筛选前进方向最接近的蓝牙，减少错峰。其次根据信号的变化计算自适应阈值输出开关信号寻找波峰以
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