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基于粘贴系统求解TSP问题
被引量：
5
1
作者
董亚非
谭刚军
张社民
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1299-1302,1306,共5页
旅行商问题,简称为TSP问题,是困难的NP完全问题,在工程实践中具有广泛的应用。利用常规的计算方法求解这个问题,计算所需的时间是随着问题规模的增大以指数形式增加的,因而无法有效的解决此类问题。DNA计算是一种新兴的计算方式,粘贴系...
旅行商问题,简称为TSP问题,是困难的NP完全问题,在工程实践中具有广泛的应用。利用常规的计算方法求解这个问题,计算所需的时间是随着问题规模的增大以指数形式增加的,因而无法有效的解决此类问题。DNA计算是一种新兴的计算方式,粘贴系统模型是其中基于粘贴运算的一种DNA计算的抽象模型。通过将旅行商问题转化为求赋权图中权值最小的Hamilton圈,利用粘贴系统模型的巨大并行性,可以有效的求解旅行商问题。
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关键词
TSP问题
粘贴
求解
HAMILTON圈
旅行
商问题
DNA计算
NP完全问题
系统模型
工程实践
计算方法
指数
形式
计算方式
抽象模型
问题转化
赋权图
并行性
时间
运算
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职称材料
基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法
被引量：
20
2
作者
陈悦
杨柳
+3 位作者
李帅
刘恒
唐优华
郑佳雯
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第29期12917-12926,共10页
对交通状态进行预测,需要准确识别和判断交通状态。基于道路自身的自由流速度,将具有不同速度等级的街道统一以旅行时间指数(travel time index, TTI)作为拥堵评价,相较于以车辆速度为基准的传统预测方法更能表现出道路的拥堵状态。提...
对交通状态进行预测,需要准确识别和判断交通状态。基于道路自身的自由流速度,将具有不同速度等级的街道统一以旅行时间指数(travel time index, TTI)作为拥堵评价,相较于以车辆速度为基准的传统预测方法更能表现出道路的拥堵状态。提出了一种改进的深度学习预测模型(CS-BiLSTM),该模型基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM),并结合Softmax函数增强CNN提取出的交通空间特征信息。最后以成都市出租车的全球定位系统(global positioning system, GPS)数据进行验证。结果表明,所提出的CS-BiLSTM模型具有更高的准确性,其性能相比CNN-BiLSTM网络预测框架提升了13%。
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关键词
交通拥堵预测
旅行
时间
指数
(
tti
)
卷积神经网络(CNN)
Softmax函数
双向长短期记忆(BiLSTM)
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职称材料
An Improved Adaptive Exponential Smoothing Model for Short-term Travel Time Forecasting of Urban Arterial Street
被引量：
8
3
作者
LI Zhi-Peng
YU Hong
+1 位作者
LIU Yun-Cai
LIU Fu-Qiang
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1404-1409,共6页
旅行时间的短期的预报为聪明的交通系统的成功是必要的。在这份报纸，我们考察预报模型的短期的交通的 state-of-art 并且构画出他们每个模型的基本想法，相关工作，优点和劣势。一改进适应指数的变光滑(IAES ) 模型也被建议克服以前的...
旅行时间的短期的预报为聪明的交通系统的成功是必要的。在这份报纸，我们考察预报模型的短期的交通的 state-of-art 并且构画出他们每个模型的基本想法，相关工作，优点和劣势。一改进适应指数的变光滑(IAES ) 模型也被建议克服以前的适应指数的变光滑模型的缺点。然后，比较实验在状况和反常交通调节评估在牌照匹配获得的直接旅行时间数据(每分钟行数) 上预报模型的四个主要分支的性能的正常交通下面被执行。实验的结果证明每个模型似乎有它的自己的力量和软弱。IASE 的预报表演比在更突然预报地平线(预报的和二步) 的另外的模型优异， IASE 能够处理各种交通条件。
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关键词
自适应
指数
平滑模型
短期
旅行
时间
预测
预测方法
信息处理技术
城市街道
设计方案
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职称材料
题名
基于粘贴系统求解TSP问题
被引量：
5
1
作者
董亚非
谭刚军
张社民
机构
华中科技大学控制科学与工程系
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1299-1302,1306,共5页
基金
国家自然科学基金(30370356
60274026)
华中科技大学博士后基金。
文摘
旅行商问题,简称为TSP问题,是困难的NP完全问题,在工程实践中具有广泛的应用。利用常规的计算方法求解这个问题,计算所需的时间是随着问题规模的增大以指数形式增加的,因而无法有效的解决此类问题。DNA计算是一种新兴的计算方式,粘贴系统模型是其中基于粘贴运算的一种DNA计算的抽象模型。通过将旅行商问题转化为求赋权图中权值最小的Hamilton圈,利用粘贴系统模型的巨大并行性,可以有效的求解旅行商问题。
关键词
TSP问题
粘贴
求解
HAMILTON圈
旅行
商问题
DNA计算
NP完全问题
系统模型
工程实践
计算方法
指数
形式
计算方式
抽象模型
问题转化
赋权图
并行性
时间
运算
Keywords
algorithm
sticker system
NP-complete problem
TSP
DNA computing
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
TU767.2 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法
被引量：
20
2
作者
陈悦
杨柳
李帅
刘恒
唐优华
郑佳雯
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
综合交通大数据应用技术国家工程实验室
西南交通大学唐山研究院
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学计算机与人工智能学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第29期12917-12926,共10页
基金
成都市科技项目(2019-YF05-02657-SN)
四川省科技计划(2022YFG0152)。
文摘
对交通状态进行预测,需要准确识别和判断交通状态。基于道路自身的自由流速度,将具有不同速度等级的街道统一以旅行时间指数(travel time index, TTI)作为拥堵评价,相较于以车辆速度为基准的传统预测方法更能表现出道路的拥堵状态。提出了一种改进的深度学习预测模型(CS-BiLSTM),该模型基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM),并结合Softmax函数增强CNN提取出的交通空间特征信息。最后以成都市出租车的全球定位系统(global positioning system, GPS)数据进行验证。结果表明,所提出的CS-BiLSTM模型具有更高的准确性,其性能相比CNN-BiLSTM网络预测框架提升了13%。
关键词
交通拥堵预测
旅行
时间
指数
(
tti
)
卷积神经网络(CNN)
Softmax函数
双向长短期记忆(BiLSTM)
Keywords
traffic congestion prediction
tti
CNN
Softmax function
BiLSTM
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
An Improved Adaptive Exponential Smoothing Model for Short-term Travel Time Forecasting of Urban Arterial Street
被引量：
8
3
作者
LI Zhi-Peng
YU Hong
LIU Yun-Cai
LIU Fu-Qiang
机构
Key Laboratory of Embedded System and Service Computing
Intelligent Transportation System Department
Institute of Image Processing and Pattern Recognition
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1404-1409,共6页
基金
Supported by National High Technology Research and Development Program of China （863 Program） （2007AA11Z221）, International Cooperation Project of Shanghai （08210707500）, and Natural Science Foundation of Shanghai.（08ZR1420600） . _
文摘
旅行时间的短期的预报为聪明的交通系统的成功是必要的。在这份报纸，我们考察预报模型的短期的交通的 state-of-art 并且构画出他们每个模型的基本想法，相关工作，优点和劣势。一改进适应指数的变光滑(IAES ) 模型也被建议克服以前的适应指数的变光滑模型的缺点。然后，比较实验在状况和反常交通调节评估在牌照匹配获得的直接旅行时间数据(每分钟行数) 上预报模型的四个主要分支的性能的正常交通下面被执行。实验的结果证明每个模型似乎有它的自己的力量和软弱。IASE 的预报表演比在更突然预报地平线(预报的和二步) 的另外的模型优异， IASE 能够处理各种交通条件。
关键词
自适应
指数
平滑模型
短期
旅行
时间
预测
预测方法
信息处理技术
城市街道
设计方案
Keywords
Travel time, short-term forecasting, license plate matching （LPM）, exponential smoothing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TU984.191 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粘贴系统求解TSP问题
董亚非
谭刚军
张社民
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法
陈悦
杨柳
李帅
刘恒
唐优华
郑佳雯
《科学技术与工程》
北大核心
2022
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
An Improved Adaptive Exponential Smoothing Model for Short-term Travel Time Forecasting of Urban Arterial Street
LI Zhi-Peng
YU Hong
LIU Yun-Cai
LIU Fu-Qiang
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
8
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职称材料
已选择
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