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基于时空图卷积网络的交通事故风险预测研究
被引量：
4
1
作者
王庆荣
魏怡萌
+1 位作者
朱昌锋
田可可
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期22-29,共8页
交通事故的预测是通过对过去路段发生的交通事故进行分析,在综合考虑影响交通事故的相关因素后,对未来路段的交通事故发生状态进行预测。以往的大多数研究通常采用传统机器学习方法或单一深度学习模型预测法,利用网格化确定预测空间的单...
交通事故的预测是通过对过去路段发生的交通事故进行分析,在综合考虑影响交通事故的相关因素后,对未来路段的交通事故发生状态进行预测。以往的大多数研究通常采用传统机器学习方法或单一深度学习模型预测法,利用网格化确定预测空间的单位,忽略了影响交通事故的天气、路况等外部因素,导致模型的预测性能不佳。提出一种基于时空特性的城市交通事故风险预测模型,在模型中使用改进的时空图卷积网络,利用图卷积网络(GCN)提取空间相关特征,并加入批标准化层解决梯度消失爆炸问题。在时间维度上采用门控线性单元(GLU)实现一维卷积操作,提取时间相关特征,并将GCN和GLU组合成时空卷积模块提取时空相关特征,使用均方误差损失函数解决样本数据零膨胀问题。实验结果表明,与GLU、SDCAE和ConvLSTM模型相比,该模型的RMSE指标分别降低了28%、4.87%、4.19%,能有效捕获时空相关性,综合性能得到较大提升。
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关键词
深度学习
城市交通事故
时空图卷积网络
时空相关性
批标准化层
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职称材料
基于PSWE模型的土壤水盐运移与夏玉米生产效益模拟
被引量：
4
2
作者
张万锋
杨树青
+1 位作者
胡睿琦
鄂继芳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期359-369,共11页
为实现多因素影响下土壤水盐、作物生产效益间的双层递进因果关系模拟,基于深度学习理论及方法将分级长短期记忆网络(HLSTM)与批标准化多层感知机(BMLP)耦合,且将Dropout与Adam优化算法耦合作为面向收敛的改进算法,构建了递进水盐嵌入...
为实现多因素影响下土壤水盐、作物生产效益间的双层递进因果关系模拟,基于深度学习理论及方法将分级长短期记忆网络(HLSTM)与批标准化多层感知机(BMLP)耦合,且将Dropout与Adam优化算法耦合作为面向收敛的改进算法,构建了递进水盐嵌入神经网络(Progressive salt-water embedding neural network,PSWE)模型。评估了PSWE模型的有效性,并开展了多因素协同秸秆深埋下不同灌水量的土壤水盐及夏玉米生产效益的模拟。结果表明,PSWE模型具有多因素整体协同性,有效地模拟了土壤水盐运移规律、夏玉米生产效益及各变量间的内在依存关系。模型平均均方根误差为0.031,平均绝对误差为0.569,平均决定系数为0.987。模拟结果表明,单次灌水60 mm的耕作层(0~40 cm)含水率随时间推移持续降低,单次灌水135 mm的耕作层含水率变幅较大,成熟期二者在秸秆隔层积盐率分别为49.2%和11.2%;单次灌水90 mm和120 mm的耕作层含水率保持在16%~24%之间,成熟期二者在大于40 cm土层含水率保持平稳,秸秆隔层有脱盐趋势,脱盐率为6.1%和5.9%;夏玉米单次理论灌水量为89.3~96.8 mm,耕作层理论含盐量为1.38~1.55 g/kg。综上,多因素协同秸秆深埋下适宜灌溉量可实现抑盐提效的目标,PSWE模型可有效模拟土壤水盐运移和作物生产效益,为深度学习理论及技术在土壤水盐运移模型上的应用提供参考。
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关键词
水盐运移
夏玉米
秸秆深埋
长短期记忆网络
批
标准化
多
层
感知机
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职称材料
题名
基于时空图卷积网络的交通事故风险预测研究
被引量：
4
1
作者
王庆荣
魏怡萌
朱昌锋
田可可
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学交通运输学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期22-29,共8页
基金
国家自然科学基金(71961016)
教育部人文社会科学研究规划基金(18YJAZH148)
甘肃省自然科学基金(20JR10RA212,20JR10RA214)。
文摘
交通事故的预测是通过对过去路段发生的交通事故进行分析,在综合考虑影响交通事故的相关因素后,对未来路段的交通事故发生状态进行预测。以往的大多数研究通常采用传统机器学习方法或单一深度学习模型预测法,利用网格化确定预测空间的单位,忽略了影响交通事故的天气、路况等外部因素,导致模型的预测性能不佳。提出一种基于时空特性的城市交通事故风险预测模型,在模型中使用改进的时空图卷积网络,利用图卷积网络(GCN)提取空间相关特征,并加入批标准化层解决梯度消失爆炸问题。在时间维度上采用门控线性单元(GLU)实现一维卷积操作,提取时间相关特征,并将GCN和GLU组合成时空卷积模块提取时空相关特征,使用均方误差损失函数解决样本数据零膨胀问题。实验结果表明,与GLU、SDCAE和ConvLSTM模型相比,该模型的RMSE指标分别降低了28%、4.87%、4.19%,能有效捕获时空相关性,综合性能得到较大提升。
关键词
深度学习
城市交通事故
时空图卷积网络
时空相关性
批标准化层
Keywords
deep learning
urban traffic accident
Spatio-Temporal Graph Convolution(STGCN)
spatio-temproal correlation
Batch Normalization(BN)layer
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于PSWE模型的土壤水盐运移与夏玉米生产效益模拟
被引量：
4
2
作者
张万锋
杨树青
胡睿琦
鄂继芳
机构
内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院
澳大利亚人工智能研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期359-369,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51669019)
国家自然科学基金重点项目(51539005)。
文摘
为实现多因素影响下土壤水盐、作物生产效益间的双层递进因果关系模拟,基于深度学习理论及方法将分级长短期记忆网络(HLSTM)与批标准化多层感知机(BMLP)耦合,且将Dropout与Adam优化算法耦合作为面向收敛的改进算法,构建了递进水盐嵌入神经网络(Progressive salt-water embedding neural network,PSWE)模型。评估了PSWE模型的有效性,并开展了多因素协同秸秆深埋下不同灌水量的土壤水盐及夏玉米生产效益的模拟。结果表明,PSWE模型具有多因素整体协同性,有效地模拟了土壤水盐运移规律、夏玉米生产效益及各变量间的内在依存关系。模型平均均方根误差为0.031,平均绝对误差为0.569,平均决定系数为0.987。模拟结果表明,单次灌水60 mm的耕作层(0~40 cm)含水率随时间推移持续降低,单次灌水135 mm的耕作层含水率变幅较大,成熟期二者在秸秆隔层积盐率分别为49.2%和11.2%;单次灌水90 mm和120 mm的耕作层含水率保持在16%~24%之间,成熟期二者在大于40 cm土层含水率保持平稳,秸秆隔层有脱盐趋势,脱盐率为6.1%和5.9%;夏玉米单次理论灌水量为89.3~96.8 mm,耕作层理论含盐量为1.38~1.55 g/kg。综上,多因素协同秸秆深埋下适宜灌溉量可实现抑盐提效的目标,PSWE模型可有效模拟土壤水盐运移和作物生产效益,为深度学习理论及技术在土壤水盐运移模型上的应用提供参考。
关键词
水盐运移
夏玉米
秸秆深埋
长短期记忆网络
批
标准化
多
层
感知机
Keywords
salt-water migration
summer maize
straw buried deep
HLSTM
BMLP
分类号
S274 [农业科学—农业水土工程]
TV93 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空图卷积网络的交通事故风险预测研究
王庆荣
魏怡萌
朱昌锋
田可可
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PSWE模型的土壤水盐运移与夏玉米生产效益模拟
张万锋
杨树青
胡睿琦
鄂继芳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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职称材料
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