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交通拥堵汽车流量准确预测仿真研究

计算机仿真 2017年第10期34卷 123-126页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院江西南昌330038

交通拥堵汽车流量的准确预测,能够有效改善现有的道路网络的通行能力。对车流量的预测,需要利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集,给出模糊隶属度函数,完成交通拥堵汽车流量的预测。传统方法先选出相关性较高的道路断面,得到路网... 详细信息

交通拥堵汽车流量的准确预测,能够有效改善现有的道路网络的通行能力。对车流量的预测,需要利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集,给出模糊隶属度函数,完成交通拥堵汽车流量的预测。传统方法先选出相关性较高的道路断面,得到路网空间关系归一化约束矩阵,但忽略了给出交通隶属度函数,导致预测精度偏低。提出基于模糊神经网络的拥堵汽车流量预测方法。将神经网络和自适应卡尔曼滤波模型相结合,组建拥堵汽车流量预测模型,将任意时刻的交通流预测期望值作为模型的输入,将实际预测误差作为模型的输出,利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集,给出模糊隶属度函数,将小波函数作为模糊推理系统的输入,利用神经网络实现模糊推理,借鉴遗传理论优化模糊神经网络,完成对拥堵汽车流量的预测。实验结果表明,所提方法预测精度较高,具有较高的预测准确性。

关键词：模糊神经网络短项交通流量交通流量预测

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传感器动态建模算法的仿真研究

计算机仿真 2012年第10期29卷 140-142,292页

作者：程山英江西科技师范学院江西南昌330038

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段。为了提高传感器系统... 详细信息

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段。为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法。采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度。仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法。

关键词：传感器动态建模支持向量机参数优化

基于K近邻非参数回归的短时交通流预测模型研究

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数字技术与应用 2017年第4期35卷 130-132页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院江西南昌330038

本文主要是对K近邻非参数的回归方法进行短时交通流量的预测,分析模型中相关的重要因素,给预测效果带来的影响。本文将会对不同状态的向量和预测算法等相关的试验算法进行比较,将每四个相连时间的间隔流量,以及占用率等数据当做状态向量... 详细信息

本文主要是对K近邻非参数的回归方法进行短时交通流量的预测,分析模型中相关的重要因素,给预测效果带来的影响。本文将会对不同状态的向量和预测算法等相关的试验算法进行比较,将每四个相连时间的间隔流量,以及占用率等数据当做状态向量,通过具有权重的预测算法来获得更好的结果。

关键词： K近邻非参数回归短时交通流预测预测区间

知识图谱视域下基于MOOC平台数据的学习路径推荐研究

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现代信息科技 2022年第21期6卷 169-172页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院江西南昌330199

随着信息技术的飞速发展,有越来越多的学习者开始借助网络自主学习。网络学习资源丰富,学习不受时空限制,但网络学习中却存在着信息迷航、效率低下等弊端且越来越突出。文章根据MOOC平台上学习者的历史数据,抽取关键信息,结合软件工程... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,有越来越多的学习者开始借助网络自主学习。网络学习资源丰富,学习不受时空限制,但网络学习中却存在着信息迷航、效率低下等弊端且越来越突出。文章根据MOOC平台上学习者的历史数据,抽取关键信息,结合软件工程专业课程知识图谱,将学习者的历史数据与知识图谱相结合,应用课程推荐度的量化算法和数据路径推荐算法,科学有效地为学习者规划学习路径,为学习者提供适宜指导,使其走出学习迷航。实验结果证明,该文构建的学习路径推荐方法适用可行,具有一定的应用推广价值。

关键词：知识图谱 MOOC平台数据学习路径

导师制下的项目化教学特征研究——基于数据库技术课程的实践

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教育现代化 2016年第35期 106-107页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院

如何提高应用型本科计算机专业学生的职业竞争力和综合素质,一直是广大计算机专业教师所关心的热点问题。本文分析了传统本科计算机教育难以满足应用型人才培养的原因,然后具体阐述了导师制下的项目化教学改革实践活动。实践表明导师制... 详细信息

如何提高应用型本科计算机专业学生的职业竞争力和综合素质,一直是广大计算机专业教师所关心的热点问题。本文分析了传统本科计算机教育难以满足应用型人才培养的原因,然后具体阐述了导师制下的项目化教学改革实践活动。实践表明导师制下的项目化教学能够满足应用型人才培养的需要,通过教学改革实践的结果对导师制下的项目化教学特征进行了总结。

关键词：导师制项目化教学特征应用型本科

基于《数据库原理》的可视化知识图谱的构建及应用

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同方期刊数据库

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新课程教学（电子版） 2022年第22期 106-107页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院

针对《数据库原理》课程知识特点和教学上发现的问题,依据课程知识特点,利用数据采集分析工具,构建各知识点和其关系的可视化知识图谱。实验结果表明,课程知识图谱将各知识点和其关系直观地展现给学习者,可以提升学生的学习兴趣和效率。

关键词：知识图谱数据库原理可视化

学科核心素养视域下初中信息技术教师教学能力框架构建研究

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移动信息 2024年第4期46卷 94-97页

作者：程山英江西科技师范大学南昌330038

文中旨在设计和应用一种适用于核心素养背景下的初中信息技术教师教学能力框架。首先,说明了核心素养视域下初中信息技术教师教学能力框架的构建方法、原则和工具,然后应用扎根理论的三级编码,对收集到的质性资料进行统计学分析,应用信... 详细信息

文中旨在设计和应用一种适用于核心素养背景下的初中信息技术教师教学能力框架。首先,说明了核心素养视域下初中信息技术教师教学能力框架的构建方法、原则和工具,然后应用扎根理论的三级编码,对收集到的质性资料进行统计学分析,应用信度、效度等手段,保证教学能力框架的科学性。其次,通过专家访谈,问卷调查等方式,再次修正了初中信息技术教师教学能力框架。最后,对该教学能力框架进行了解读和应用建议,以帮助初中信息技术教师更好地理解和应用该框架,提高教学质量和效果。同时,该框架也能为初中信息技术课程的优化提供支持,促进教师的专业发展。因此,相关部门和教师应积极推广和应用该框架,以推动初中信息技术教学的发展和进步。

关键词：核心素养信息技术教学能力框架

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基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

计算机测量与控制 2017年第8期25卷 155-158页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院南昌330038

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详... 详细信息

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题;为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法;该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测;由此实现短时交通流的预测;实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。

关键词：模糊神经网络短时交通流预测方法

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基于SVR的短时交通流预测模型构建

信息与电脑 2022年第14期34卷 18-20页

作者：程山英江西科技师范大学数学与计算机科学学院江西南昌330199

交通流的各个数据指标对应状态信息的连接关系,其不可分割的线性属性使得预测结果的准确性受到影响,为此提出基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的短时交通流预测模型。首先,在引入惩罚因子的基础上,利用径向基核函数构... 详细信息

交通流的各个数据指标对应状态信息的连接关系,其不可分割的线性属性使得预测结果的准确性受到影响,为此提出基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的短时交通流预测模型。首先,在引入惩罚因子的基础上,利用径向基核函数构建交通流数据支持向量机,并在超平面内根据不同属性参量对交通流数据信息进行分类;其次,以模型的输出结果与实际交通流之间的误差达到最小值为目标函数;最后,为各个分类对应的属性设置权重参量,结合预测路段的覆盖范围构建交通流预测模型。测试结果表明,该模型的预测结果明显优于对比方法,MAE始终稳定在9.000以下,RMSE始终稳定在11.000以下,R^(2)值始终稳定在0.995以上,可以实现对交通流信息的高精度预测。

关键词：支持向量回归(SVR) 短时交通流预测模型