简介:摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性,提高了预测的精度。
简介:摘要:驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础。为了探寻驾驶人分心判别方法,本文通过设计模拟驾驶实验,采集正常驾驶状态和执行语音短信次任务时的驾驶绩效指标和驾驶人视觉特征指标,通过ReliefF算法筛选出重要度较大的10个指标作为驾驶人分心状态判别指标,将这些指标作为随机森林组合模型的输入,建立基于随机森林组合模型的驾驶人分心状态判别模型。结果表明,本文建立的模型可以准确判别驾驶人分心状态,判别准确率为82.69%。与决策树C4.5和BP神经网络算法相比,随机森林组合算法在准确率、精准率、召回率、F1值和ROC曲线等模型性能方面均优于其他两种方法。本文所建模型能够有效地判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。
简介:摘要:本文根据审查员对其所审查领域进行地相关审查,通过分析该审查领域尤其是有关教学模型领域的专利文献的特点,并结合具体审查案例,分析了其检索难点和重点,进而阐述了关于教学模型发明申请专利相关检索策略。
简介:摘要:在全球范围内,技术的快速发展和广泛应用在企业和组织中引起了广泛的关注。为了深入了解个体对技术接受和利用的因素,许多研究采用了技术接受模型(TAM)作为理论框架。本论文将聚焦于TAM在企业和银行业中的应用,从而揭示技术在组织内的采纳背后的动因。