随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道...随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.展开更多
为了更好地掌握国内外甲烷管控技术研究的发展动态和趋势,通过文献计量分析方法,从中国知网(CNKI)和Web of Science数据库中分别收集了2011-2021年间的24358篇和50020篇文献,从文献的发文数量、研究力量、研究热点等方面对甲烷管控技术...为了更好地掌握国内外甲烷管控技术研究的发展动态和趋势,通过文献计量分析方法,从中国知网(CNKI)和Web of Science数据库中分别收集了2011-2021年间的24358篇和50020篇文献,从文献的发文数量、研究力量、研究热点等方面对甲烷管控技术研究进展进行了总结分析。结果表明:2011-2021年甲烷管控技术研究的发文数量总体增长了2.2倍;中国和美国发文数量大幅领先于其他国家和地区,占据甲烷管控研究领域的第一梯队位置;甲烷管控技术研究主要围绕煤炭、油气、农业、废弃物处置等行业领域开展,其中煤矿瓦斯的穿层钻孔、卸压增透、厌氧发酵、产甲烷菌等关键词具有较高的出现频次;生物燃料产甲烷、微生物种间电子转移、甲烷重整将是甲烷管控领域的前沿科学问题,各国研究的侧重点呈现多元化。研究结果揭示了甲烷管控研究的知识基础、热点及前沿趋势,可为开展甲烷管控技术研究和支撑碳减排管理提供理论和实践参考。展开更多
文摘随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.
文摘为了更好地掌握国内外甲烷管控技术研究的发展动态和趋势,通过文献计量分析方法,从中国知网(CNKI)和Web of Science数据库中分别收集了2011-2021年间的24358篇和50020篇文献,从文献的发文数量、研究力量、研究热点等方面对甲烷管控技术研究进展进行了总结分析。结果表明:2011-2021年甲烷管控技术研究的发文数量总体增长了2.2倍;中国和美国发文数量大幅领先于其他国家和地区,占据甲烷管控研究领域的第一梯队位置;甲烷管控技术研究主要围绕煤炭、油气、农业、废弃物处置等行业领域开展,其中煤矿瓦斯的穿层钻孔、卸压增透、厌氧发酵、产甲烷菌等关键词具有较高的出现频次;生物燃料产甲烷、微生物种间电子转移、甲烷重整将是甲烷管控领域的前沿科学问题,各国研究的侧重点呈现多元化。研究结果揭示了甲烷管控研究的知识基础、热点及前沿趋势,可为开展甲烷管控技术研究和支撑碳减排管理提供理论和实践参考。
