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基于变量选择和核极限学习机的交通事件检测

浙江大学学报（工学版） 2017年第7期51卷 1339-1346,1445页

作者：商强林赐云杨兆升邴其春邢茹茹吉林大学交通学院吉林长春130022 吉林大学吉林省道路交通重点实验室吉林长春130022 青岛理工大学汽车与交通学院山东青岛266520

为了进一步提高交通事件检测的效果,提出基于变量选择和核极限学习机(KELM)的自动事件检测(AID)算法.根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点,构建较全面的交通事件检测初始变量集.采用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,从中选择... 详细信息

为了进一步提高交通事件检测的效果,提出基于变量选择和核极限学习机(KELM)的自动事件检测(AID)算法.根据交通事件上、下游交通流参数的变化特点,构建较全面的交通事件检测初始变量集.采用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,从中选择重要变量.以重要变量作为输入,训练KELM并通过万有引力搜索算法(GSA)优化参数.使用美国I-880数据库,对AID算法的效果进行验证和对比分析.因为数据库中的事件样本数远少于非事件样本数,采用SMOTE平衡两类样本.结果表明,使用重要变量能够提高交通事件的检测效果,KELM的检测效果优于反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM).

关键词：交通工程交通事件检测变量选择随机森林极限学习机(ELM)

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基于改进度的城市路网元素连接特性

交通运输工程学报 2018年第2期18卷 101-110页

作者：王世广于德新王树兴邢茹茹李志林吉林大学交通学院吉林长春130022 吉林大学吉林省智能交通工程研究中心吉林长春130022 吉林大学吉林省道路交通重点实验室吉林长春130022 山东高速股份有限公司山东济南250014 公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151

结合城市路网车道属性(数量、宽度与方向等)扩展了复杂网络中度的定义,分别研究了原始法和对偶法下城市路网中交叉口和道路元素的连接特性;考虑实际路网与居民出行认知特性,将交叉口定义为节点,基于赋名道路法与类Stroke分析从居民认知... 详细信息

结合城市路网车道属性(数量、宽度与方向等)扩展了复杂网络中度的定义,分别研究了原始法和对偶法下城市路网中交叉口和道路元素的连接特性;考虑实际路网与居民出行认知特性,将交叉口定义为节点,基于赋名道路法与类Stroke分析从居民认知角度界定道路元素,重点结合机动车道数改进原始度的概念;在新的路网元素界定下,使用基于改进测度的平均最近邻度方法分析了交叉口与道路的连接特性,并考虑现有方法的不足,提出了连接系数的概念,更好地明确其连接关系;以厦门市主城区为例对分析方法进行验证,分析了主城区路网连接特性。研究结果表明:该城市交叉口元素网络和道路元素网络皆为无标度网络,其幂指数分别为1.69、2.70;路网元素的连接皆以某一节点为临界呈现分段特性,其中,基于改进度的连接系数邻界点取值分别为3.40、8.33;道路元素的等级测度临界点取值为5,基于等级测度的连接系数临界点取值为3,从这一角度来看,城市路网并非简单的同配或异配网络;提出的路网元素连接特性分析方法对城市路网拓扑特性的认识及路网演化模型的构建具有重要意义。

关键词：交通规划城市路网连接特性度相关性幂律分布复杂网络

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面向城市路网级联失效的限流防控模型研究

面向城市路网级联失效的限流防控模型研究

第十四届中国智能交通年会

作者：邢茹茹蔡晓禹重庆交通大学交通运输学院山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室

为实现路网失效前防御、失效后控制的目的,本文从限流的角度,提出一种面向城市路网的级联失效主动防控模型。该模型通过设置失效响应启动点、限流策略,根据失效情况设置不同限流模式。以路段为例,运用实际路网数据搭建仿真环境,结果表... 详细信息

为实现路网失效前防御、失效后控制的目的,本文从限流的角度,提出一种面向城市路网的级联失效主动防控模型。该模型通过设置失效响应启动点、限流策略,根据失效情况设置不同限流模式。以路段为例,运用实际路网数据搭建仿真环境,结果表明该模型能够达到预期效果。

关键词：复杂网络级联失效限流防控

来源： cnki会议评论

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城市路网交通状态判别方法研究

城市路网交通状态判别方法研究

基于改进K-prototypes与GBDT的城市干道车辆出行群体辨识模型

第十五届中国智能交通年会

作者：邢茹茹蔡晓禹杨涛重庆交通大学交通运输学院山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室上汽依维柯红岩商用车有限公司

本文从模式识别的角度,将路网交通状态判别转化为状态信息归类问题。首先,运用AdaBoost方法和SVM方法作为路网交通状态分类器的训练学习方法,提高了AdaBoost方法和SVM方法的多分类性能。随后,借助有向无环图(DAG)搭建路网交通状态判别... 详细信息

本文从模式识别的角度,将路网交通状态判别转化为状态信息归类问题。首先,运用AdaBoost方法和SVM方法作为路网交通状态分类器的训练学习方法,提高了AdaBoost方法和SVM方法的多分类性能。随后,借助有向无环图(DAG)搭建路网交通状态判别器。通过训练和判别两个阶段,实现对城市交通状态信息的有效判别,为治理交通拥堵提供可靠信息。

关键词：城市路网交通状态判别 AdaBoost SVM DAG

来源： cnki会议评论

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华东交通大学学报 2023年第5期40卷 49-58页

作者：梁灯蔡晓禹彭博邢茹茹重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学智慧城市学院重庆400074 重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室重庆400074

为了掌握城市干道交通运行规律,向交通管理部门制定相关交通需求管理政策提供理论依据,提出了一种基于组合模型的城市干道车辆出行群体辨识模型。基于青岛市胶州湾隧道过车数据,从出行强度、出行时间与出行习惯3个维度构建了出行特征指... 详细信息

为了掌握城市干道交通运行规律,向交通管理部门制定相关交通需求管理政策提供理论依据,提出了一种基于组合模型的城市干道车辆出行群体辨识模型。基于青岛市胶州湾隧道过车数据,从出行强度、出行时间与出行习惯3个维度构建了出行特征指标体系以全面刻画车辆个体的出行行为。基于相关性分析剔除了冗余指标以避免对辨识研究的影响。针对混合属性出行特征指标数据,使用改进K-prototypes算法以有效地实现车辆出行群体划分,将其与GBDT算法相结合,建立了一种基于改进K-prototypes与GBDT的辨识模型,随机选取10000个样本开展辨识研究。结果表明:研究道路存在5类车辆出行群体:高频通勤群体、低频通勤群体、营运群体、频次稳定群体与普通群体,对于这5类车辆出行群体,平均识别准确率为97.75%,最高识别准确率可达99.47%。

关键词：城市道路交通群体辨识出行特征改进K-prototypes&GBDT

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山地城市区域路网容量影响因素研究

公路交通技术 2023年第5期39卷 177-186页

作者：王菲邢茹茹朱湧陈宁杨涛重庆交通大学交通运输学院重庆400074 山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室重庆400074 招商局重庆交通科研设计院有限公司重庆400067 重庆零谷交通科技有限责任公司重庆400064

为量化分析山地城市区域路网容量、挖掘区域路网容量关键影响因素,基于层次分析法和德尔菲法,从道路条件、交通方式、交通管控3个方面选取多维度路网特征指标,通过对比山地城市和平原城市9个区域路网,提出山地城市区域路网容量影响因素... 详细信息

为量化分析山地城市区域路网容量、挖掘区域路网容量关键影响因素,基于层次分析法和德尔菲法,从道路条件、交通方式、交通管控3个方面选取多维度路网特征指标,通过对比山地城市和平原城市9个区域路网,提出山地城市区域路网容量影响因素选取方法,通过验证影响因素的合理性确定影响因素权重,最终确定交叉口控制方式、道路沿线开口、车道数、交叉口间距和车道宽度为影响山地城市区域路网容量的关键因素,为解决山地城市交通拥堵问题提供有力的理论支撑。

关键词：山地城市路网容量影响因素层次分析法德尔菲法

小学高年级班级自主管理“PDDT”模式的构建及实践研究 ——以T市三所小学为例

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小学高年级班级自主管理“PDDT”模式的构建及实践研究 ——以T市...

作者：邢茹信阳师范大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的住宅建筑电耗预测方法研究

基于深度学习的住宅建筑电耗预测方法研究

作者：邢茹梦北京化工大学

学位级别：硕士

建筑行业在全球能源消耗和温室气体排放中占据举足轻重的地位,是实现节能减排目标的关键领域。随着城镇化速度加快,住宅建筑电耗及其碳排放量急剧上升。通过对住宅建筑的电耗进行精准预测和分析,进而制定有效的节能减排策略,对于节能减... 详细信息

建筑行业在全球能源消耗和温室气体排放中占据举足轻重的地位,是实现节能减排目标的关键领域。随着城镇化速度加快,住宅建筑电耗及其碳排放量急剧上升。通过对住宅建筑的电耗进行精准预测和分析,进而制定有效的节能减排策略,对于节能减排具有重要意义。住宅建筑电耗数据具有超高维、非线性、强耦合等复杂特性,增加了住宅建筑电耗建模难度。此外,住宅建筑数据存在无标签或少标签的情况,为建模带来了挑战。因此,本文基于深度学习方法,对住宅建筑电耗特征之间的时空复杂性进行建模,以提高模型的预测性能。同时,在住宅建筑预测建模增加迁移学习策略,使其能够适应相似类型的不同住宅建筑电耗。本文主要研究内容如下:(1)针对建筑电耗数据的超高维、非线性、强耦合问题,本文提出了一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化随机森林(Random Forest,RF)的两阶段特征选择(Two-Stage Feature Selection SSA RF,TFS-SSARF)方法。所提方法首先初步降低了高维数据的特征冗余,避免了特征之间的重复信息,降低模型复杂度,提升了数据处理的效率。随后使用SSA进一步优化RF特征选择方法来计算特征的重要性,精选出对建筑电耗影响最关键的因素。TFS-SSARF特征选择方法有效降低了特征的冗余性,减少了住宅建筑电耗预测模型构建的复杂度,显著提高了电耗预测的可靠性。(2)针对住宅建筑电耗数据间复杂时空关系难以捕捉,导致建筑电耗预测困难的问题,本文提出了一种基于空间注意力(Spatial Attention,SA)机制的门控循环图(Gated recurrent Graph network,GGnet)网络模型(SAGGnet)。所提方法首先通过将图卷积操作整合到门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)框架中,从而能够更有效地提取和融合建筑电耗数据的时间和空间特征。随后,引入空间注意力机制动态地捕捉空间信息,聚焦于对建筑电耗预测至关重要的空间关系,有效解决了传统建模方法无法有效捕捉和整合建筑电耗动态时空关系从而进行有效预测的问题。之后在住宅建筑用电能耗数据集上验证了SAGGnet在进行电耗时空预测时的显著性能,以及指导住宅建筑电耗用电模式结构优化调整的有效能力。(3)针对不同建筑数据分布差异过大、部分建筑存在少标签或无标签的情况,导致模型直接迁移时性能下降和泛化能力不足的问题,本文提出了一种基于域适应参数适配的迁移学习方法(Domain Adaptive Parameter Tuning,DAPT),所提方法首先使用最大化均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)域适应技术,通过MMD选择与目标域分布最接近的源域样本,进而使用参数适配的迁移学习方法进行预训练和目标域的迁移学习,实现了域适应和参数适配的高效融合,降低了将现有的预训练模型应用到其他不同住宅建筑的成本,提高了模型在目标域的泛化能力,增强了领域适应性。之后结合SAGGnet模型,将从现有建筑电耗数据学习到的知识有效迁移应用于相似类型的个人住宅建筑家电电耗预测中,证明了方法在不同住宅建筑电耗预测的良好的适应和迁移能力,为建筑节能减排作出了贡献。

关键词：深度学习住宅建筑电耗预测门控循环单元图卷积网络空间注意力机制迁移学习

几种植物生长调节剂对设施冬枣坐果及品质的影响

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陕西林业科技 2021年第6期49卷 52-55页

作者：周爱英赵艺屈蓉蓉刘锦邢茹茹王婷宋宪虎大荔县红枣产业发展中心陕西大荔715100 陕西省林业科技推广与国际项目管理中心西安710082 陕西省天然林保护工程管理中心西安710082 大荔县林木病虫防治检疫站陕西大荔715100

大荔县设施冬枣栽植中,为促进坐果常喷施75%赤霉酸溶液,也常因喷施不当而引起坐果过多或过少。坐果过少影响产量;坐果过多,增加疏果人工成本,推迟成熟,出现畸形果实,品质下降。为此设计实施了3个单因素试验,结果为,花期喷施“福生奇宝”... 详细信息

大荔县设施冬枣栽植中,为促进坐果常喷施75%赤霉酸溶液,也常因喷施不当而引起坐果过多或过少。坐果过少影响产量;坐果过多,增加疏果人工成本,推迟成熟,出现畸形果实,品质下降。为此设计实施了3个单因素试验,结果为,花期喷施“福生奇宝”+“农宝”组合坐果量适中,略大于生产所需果量(每枣吊2~3颗果),果形较好,效果优于单独喷施赤霉素;喷施3%细胞分裂素对于促进初红期、半红期纵径生长和半红期果形指数提升作用显著;喷施“福生奇宝”+“农宝”一般不能改变果形指数,但不同喷施时期调节果品糖度指数效果不同,若果品长途运输或争取早上市应开甲后35 d喷施,若选择出售半红期商品应选择开甲后60 d喷施。

关键词：冬枣设施栽植植物生长调节剂坐果量果形糖度指数