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基于深度学习的短期交通流预测方法综述

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交通运输工程学报 2024年第2期24卷 50-64页

作者：崔建勋要甲赵泊媛哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、... 详细信息

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方向。

关键词：智能交通短期交通流预测深度学习卷积神经网络图神经网络循环神经网络

激光选区熔化成形GH3536高温合金缺陷及质量控制

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 341-348页

作者：华文娟张建勋西安增材制造国家研究院有限公司陕西西安710065

为了研究激光选区熔化GH3536高温合金成形工艺对成形件内部缺陷类型、尺寸、数量的影响,采用激光选区熔化设备进行样件制备,对其进行抛光态观察和致密度、缺陷数量测试,并分析了合金的缺陷类型、尺寸分布及数量。研究表明:随着工艺参数... 详细信息

为了研究激光选区熔化GH3536高温合金成形工艺对成形件内部缺陷类型、尺寸、数量的影响,采用激光选区熔化设备进行样件制备,对其进行抛光态观察和致密度、缺陷数量测试,并分析了合金的缺陷类型、尺寸分布及数量。研究表明:随着工艺参数的改变,能量密度逐渐增加,成形件致密度逐渐增加,并趋于稳定。在79.17~92.59 J/mm^(3)的能量密度范围内,样件内部均匀致密,无缺陷;随着能量密度逐渐增大或者降低,样件内部主要为气孔型缺陷,气孔尺寸<0.1 mm。能量密度≤48.87 J/mm^(3)时,样件内部缺陷主要为未熔合及微裂纹。

关键词：激光选区熔化 GH3536高温合金工艺参数缺陷

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融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第3期49卷 366-375页

作者：时永欣周维勋邵振峰南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044 北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合... 详细信息

针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类。实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性。

关键词：场景分类多视角遥感图像卷积神经网络特征融合视觉注意力