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基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测
被引量：
3
1
作者
杜文博
石婉君
+1 位作者
廖盛时
朱熙
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1605-1612,共8页
机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一...
机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。
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关键词
机场快轨
时间
序列
客流预测
“时间-特征”协同注意力
长短时记忆网络
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职称材料
融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测
2
作者
刘从颖
张朝阳
何家威
《现代制造工程》
北大核心
2025年第3期52-59,149,共9页
针对离散车间生产过程复杂、异常扰动频发等因素导致的状态预测难执行问题,提出了一种融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测方法。首先,基于生产-物流运行逻辑与实时制造数据,分析生产-物流协同关系,确定了生产-物流协同状态的...
针对离散车间生产过程复杂、异常扰动频发等因素导致的状态预测难执行问题,提出了一种融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测方法。首先,基于生产-物流运行逻辑与实时制造数据,分析生产-物流协同关系,确定了生产-物流协同状态的预测指标;其次,根据生产-物流时空特征关系,建立生产-物流时序图模型,进而采用基于图注意力网络-门控循环单元(GAT-GRU)的时空融合网络,对协同状态的预测指标进行预测;最后,对典型的混流生产车间进行案例分析,实验结果表明,所提预测方法在准确性和效率上均优于深度神经网络、去噪自动编码器和门控循环单元等模型,能更加有效地实现生产-物流协同状态预测。
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关键词
生产
-
物流
协同
时空
特征
图
注意力
网络
门控循环单元
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职称材料
融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法
被引量：
1
3
作者
滕诗宇
何丽君
《电子测量技术》
北大核心
2025年第6期121-129,共9页
针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上...
针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%~50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26~6.25 dB,SSIM平均提升了1.4%~19%,L1平均下降了0.2%~5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。
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关键词
深度学习
图像修复
多尺度分层
特征
融合
全局
-
局部
协同
Transformer
矩形窗口
注意力
机制
局部前馈神经网络
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职称材料
题名
基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测
被引量：
3
1
作者
杜文博
石婉君
廖盛时
朱熙
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1605-1612,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFF0301400)。
文摘
机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。
关键词
机场快轨
时间
序列
客流预测
“时间-特征”协同注意力
长短时记忆网络
Keywords
airport express rail
time series
passenger flow forecast
time and feature cooperative attention
long short
-
term memory
分类号
U121 [交通运输工程]
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职称材料
题名
融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测
2
作者
刘从颖
张朝阳
何家威
机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第3期52-59,149,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51805213)。
文摘
针对离散车间生产过程复杂、异常扰动频发等因素导致的状态预测难执行问题,提出了一种融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测方法。首先,基于生产-物流运行逻辑与实时制造数据,分析生产-物流协同关系,确定了生产-物流协同状态的预测指标;其次,根据生产-物流时空特征关系,建立生产-物流时序图模型,进而采用基于图注意力网络-门控循环单元(GAT-GRU)的时空融合网络,对协同状态的预测指标进行预测;最后,对典型的混流生产车间进行案例分析,实验结果表明,所提预测方法在准确性和效率上均优于深度神经网络、去噪自动编码器和门控循环单元等模型,能更加有效地实现生产-物流协同状态预测。
关键词
生产
-
物流
协同
时空
特征
图
注意力
网络
门控循环单元
Keywords
production
-
logistics collaboration
spatio
-
temporal feature
graph attention network
gated recurrent unit
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法
被引量：
1
3
作者
滕诗宇
何丽君
机构
大连民族大学计算机科学与工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第6期121-129,共9页
基金
辽宁省应用基础研究计划项目(2023JH2/101300191)
辽宁省自然科学基金(2023-MS-133)
辽宁省教育厅科研项目(LJKZ0024)资助。
文摘
针对当前图像修复领域所面临的高计算复杂度以及在生成结构合理且细节丰富的图像方面的局限,提出了一种融合多尺度分层特征与全局-局部协同Transformer的图像修复模型。首先提出多尺度分层特征融合模块,以实现深层特征与浅层特征细节上的有效融合,在扩大感受野的同时减少关键信息丢失情况。其次提出用于全局推理的全局-局部协同Transformer模块,它通过集成矩形窗口注意力机制和局部前馈神经网络,在降低计算复杂度的同时,提高模型对全局上下文信息的宏观理解和对局部细节特征的微观捕捉能力,增强图像的整体一致性。实验在CelebA-HQ和Places2数据集上进行了验证,在处理40%~50%掩码时,所提方法与常用的修复方法对比,PSNR平均提高了0.26~6.25 dB,SSIM平均提升了1.4%~19%,L1平均下降了0.2%~5.66%。实验证明,所提方法修复后的图像在视觉上具有更加真实和自然的效果,进一步验证了该方法的有效性。
关键词
深度学习
图像修复
多尺度分层
特征
融合
全局
-
局部
协同
Transformer
矩形窗口
注意力
机制
局部前馈神经网络
Keywords
deep learning
image inpainting
multi
-
scale hierarchical feature fusion
synergetic global
-
local Transformer
rectangle
-
window self
-
attention
local feed
-
forward network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测
杜文博
石婉君
廖盛时
朱熙
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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下载PDF
职称材料
2
融合时空特征的离散车间生产-物流协同状态预测
刘从颖
张朝阳
何家威
《现代制造工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合多特征与全局-局部Transformer的图像修复算法
滕诗宇
何丽君
《电子测量技术》
北大核心
2025
1
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职称材料
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