基于ABiLSTM与XGBoost组合模型的交通时间预测

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为了提高交通时间预测准确度,建立一种基于ABiLSTM与XGBoost的组合模型。首先,在BiLSTM模型上添加注意力机制,使模型能够对不同时间步赋予不同权重的关注,实验证明添加了注意力机制的ABiLSTM模型相较于BiLSTM模型具有更好的预测能力;其次,使用遗传算法和hyperopt对XGBoost中的参数进行调节,选用表现最好的参数作为组合模型的组成部分;最后,使用误差倒排法和最小绝对值法将ABiLSTM模型与经过调参之后的XGBoost模型进行组合。实验证明,使用了最小绝对值法的组合模型相较于任何
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研究一种钢箱梁喷砂除锈并联机器人喷枪轨迹的智能优化方法。首先,针对并联机器人喷砂除锈作业建立表面粗糙度预测模型,基于该模型设定能保证表面粗糙度符合工艺要求的约束条件,建立以喷砂除锈效率为优化目标的喷枪轨迹参数优化模型,以完成各片面喷枪轨迹的优化;然后,采用遗传蚁群算法对各片面喷枪轨迹进行组合优化;最后,通过仿真实验验证该方法的有效性。通过建立表面粗糙度预测模型能有效解决目前钢箱梁表面粗糙度难以实时检测的问题,通过智能优化获得的喷枪轨迹既能保证表面粗糙度符合工艺要求,又能提高喷砂除锈效率。
中国科学院首个C类战略性先导科技专项XDC01000000主要目标已经达到.在数值软件层面,该先导专项第1阶段的主要任务是在复杂异构先进计算系统上研制高水平的基准测试软件HPL(high performance Linpack)和HPCG(high performance conjugate gradients).
轮廓对于提高手势识别的准确率与缩短响应时间具有重要作用。经过小波变换得到的低频信息能准确反映手势轮廓。Xception卷积神经网络能减少模型参数并获得更高的分类准确率。因此,提出一种小波变换低频信息与Xception网络的静态手势识别方法。首先,将原始ASL的8 000张手势图像经二维小波变换批量处理后得到低频、水平高频、垂直高频和对角线高频共4种图像,然后将低频图像作为Xception的输入进行
目的:总结康复理疗+针灸推拿治疗颈椎病期间采用优质护理的效果。方法:2019年3-9月收治颈椎病患者280例,随机分为两组,各140例。两组均给予康复理疗+针灸推拿,对照组给予基础护理,研究组给予优质护理,比较两组护理效果。结果:研究组护理后颈屈活动度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理后VAS评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:颈椎病患者由于生活习惯不佳,颈椎屈曲异常,实施康复理疗+针
候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据,对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义。针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题,提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型。该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间作息片段等多源数据映射至50m*50m的精细地理网格中,以网格为单位,利用作息时空特征优化的神经网络对出租车行驶时空规律进行训练建模,从而预测在一定时空约束条件下空驶出租车的乘客候车时长。实验结果表明,精细的网格粒度和作息时空特征能帮助神经网络模型学习到更精确的运载规律知识,提高候车时长
目的:研究PDCA循环护理模式对胃肠外科管道护理工作的影响。方法:2020年1-8月收治接受留置导管的患者200例,随机分为两组,各100例。对照组接受常规护理模式,试验组接受PDCA循环护理模式,比较两组不良事件发生率及护理满意度评分。结果:试验组不良事件发生率显著低于对照组,护理满意度评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:在胃肠外科管道护理工作中运用PDCA循环护理模式,能够产生更加积极的应用效果。
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目的:评价药物治疗老年慢性闭角型青光眼的临床疗效与可行性。方法:2018年8月-2020年8月收治老年慢性闭角型青光眼患者118例,随机分为两组,各59例。对照组给予西药治疗;试验组给予中西医结合治疗。比较两组患者临床疗效、视野范围、眼内压及视网膜神经纤维层(RNFL)厚度。结果:试验组治疗有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组治疗后视野范围高于对照组,眼压水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组治疗后RNFL厚度低于对照组,差异有统计学意义(P<0.
为在嵌入式平台上实现说话人识别,分析研究说话人语音信号预处理、特征提取及GMM模型基本原理,并应用MATLAB实现基于GMM模型的说话人识别系统。基于TIMIT语料库,通过调整GMM阶数和语音时长,对系统性能进行验证分析。实验结果表明:①随着GMM模型阶数的增加,识别率随之提升,但计算量也急剧增加,当阶数达到16附近时,识别率则不再提升,反而出现了降低的趋势;②增加训练样本时长可从总体上提升识别率,但达到一定程度后便很难再继续提升。该结果对于在嵌入式平台上实现说话人识别具有较高参考价值。