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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析 被引量:1
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作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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物理引导数据驱动方法研究综述及其在水文模型构建中的应用与展望 被引量:1
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作者 冯钧 邵萍萍 +1 位作者 张继茹 刘学毅 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编... 为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编码融合驱动方法这种新的分类方式,结合水文建模领域的特点,详细阐述了物理引导融合驱动方法在水文模型构建中的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。认为基于TGDS的物理引导融合驱动方法,能够增强预测结果的物理一致性,减少预测误差的累积,提高模型的可解释性,同时能为洪水预报水文模型的改进提供可行路径,既能减少机理模型因概化过程带来的预测精度不高的问题,又能有效改善由于数据驱动模型对样本的过度依赖导致的可解释性低的问题;但该方法在应用中面临着计算能力有限、提取多源数据特征不够准确、参数调整不够灵活的问题,因此在未来研究中可以结合可微分建模或者采用大模型结合领域知识图谱的方法,进一步探索洪水时序预测建模研究,以更好地应对复杂环境下的洪水预报需求。 展开更多
关键词 物理引导数据驱动 融合驱动 洪水预报 人工智能
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农机智能化技术在现代农业中的应用探索 被引量:1
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作者 李源源 《新疆农机化》 2025年第4期45-49,共5页
农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及... 农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及区块链技术在农业中的创新,针对农机智能技术在农业应用中存在的问题提出解决方案。 展开更多
关键词 农机智能化 自动驾驶 智能监测 数据分析 决策
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混合轻量数据驱动大型电机定子绕组频响预测
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作者 王頲 唐宇 +3 位作者 赵洋 范冶 邓聪颖 禄盛 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第11期4211-4233,共23页
结合有限元仿真、数字化建模和试验模态分析等方法,预测定子端部绕组的频响函数,以解决大型汽轮发电机端部振动问题,从而推动智慧汽轮机的发展。首先,通过建立定子端部绕组三维精细有限元模型,获取与实测吻合较好的模态参数。进一步进... 结合有限元仿真、数字化建模和试验模态分析等方法,预测定子端部绕组的频响函数,以解决大型汽轮发电机端部振动问题,从而推动智慧汽轮机的发展。首先,通过建立定子端部绕组三维精细有限元模型,获取与实测吻合较好的模态参数。进一步进行谐响应分析,计算得到各点频响函数,并作为后续研究的数据来源。其次,模拟试验模态锤击实验法,基于轻型梯度提升机(Light GBM)算法构建单阶频响函数预测模型,并将Light GBM模型与BP神经网络、随机森林和XGBoost模型进行比较分析;在数据驱动模型基础上,创新地基于系统物理规律建立了基于振型比例K的机理-数据混合驱动模型。Light GBM的高效性、低内存消耗、准确性、可调性和并行化支持,更适合用于解决大型汽轮发电机端部振动问题中的频响函数预测任务。通过响应曲面,展示了不同模态下位移响应的频域和空间域特性。最后,建立整体绕组频响函数混合数据驱动模型。通过与有限元模型计算的频响函数进行比较,并评估非样本空间数据的预测精度,验证了该混合数据驱动模型的可靠性和泛化能力。该模型能够快速、准确反映发电机端部振动情况,协助维护人员及时发现问题并采取必要措施。 展开更多
关键词 定子端部绕组 有限元 频响函数 机理-数据混合驱动 轻型梯度提升机
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大数据驱动下LNG动力船风险态势预测研究
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作者 孙守强 苏玉梅 罗汉江 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第15期168-172,共5页
针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取... 针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取最适合风险指标构建风险指标体系,采用组合赋权法确定风险指标权重系数,联合风险指标实际数值计算风险态势综合得分,并制定风险态势等级划分规则,实现了LNG动力船风险态势的有效预测。实验结果表明,设计方法的LNG动力船风险态势预测资源消耗量小,风险态势综合得分计算误差最小值为0.2%,船风险态势的预测结果与实际结果相同,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 LNG动力船 风险指标体系 权重分配 风险态势预测 数据驱动
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基于Unity的生产线可视化智能监控系统 被引量:3
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作者 于盼磊 高玉飞 +2 位作者 袁徽涌 赵晓龙 马嵩华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期1-4,9,共5页
针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进... 针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进入等异常状况,基于多源数据的差异进行分析和判断,形成了多源数据驱动下的智能监控方法。对于离散制造生产线上设备众多、数据异构带来的通信延迟问题,提出了复杂生产线的通信优先级和数据同步性,形成一套可行的生产线可视化智能监控解决方案。 展开更多
关键词 生产线监控 UNITY3D 三维可视化 实时驱动 数据采集
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基于机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型
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作者 张逸 孙守铨 +3 位作者 廖思阳 欧杰宇 陈锦涛 张良羽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7098-7109,I0007,共13页
钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送... 钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送过程中的耦合特性,推导得到前后相连工序间物质量和温度值等物理参数的衰减规律;其次,根据设备运行性质构建功率函数通用表达式,并采用核极限学习机拟合物理量和功率函数特性参数;最后,将不同工序功率进行时域叠加,得到短流程钢铁企业总功率曲线。以国内某钢铁企业的实测数据进行算例分析,仿真结果表明,所提模型能更精确地反映其功率特性。 展开更多
关键词 钢铁企业生产短流程 机理数据混合驱动 物质流 能量流 功率特性
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中美英大学出版社数据运营:进展、影响因素及路径建议
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作者 凌青 杨丹丹 《出版科学》 北大核心 2025年第6期51-62,共12页
首先,梳理了中美英大学出版社主要发展特色,中国大学出版社在改革开放以后异军突起,通过转企改制获得了市场竞争主体地位,数字时代经过探索和优化,进入了层次丰富的数据运营阶段,出现了数据运营头部现象;美国大学出版社秉持突破与创新... 首先,梳理了中美英大学出版社主要发展特色,中国大学出版社在改革开放以后异军突起,通过转企改制获得了市场竞争主体地位,数字时代经过探索和优化,进入了层次丰富的数据运营阶段,出现了数据运营头部现象;美国大学出版社秉持突破与创新的精神,较好地解决了传统馆配市场快速萎缩、大学补贴减少以及数字技术主导下学术出版模式不断被重塑的挑战;英国在数字革命和开放获取出版模式下出现了一批新大学出版社,为英国大学出版社的失衡格局带来了新的生机。其次,剖析了中美英大学出版社数据运营不同进展阶段及其特征表现,进取型大学出版社乘势抓住数字技术和开放科学带来的数据运营新机遇;一流大学出版社完成优质内容、品牌积累后,进入数据运营富有竞争力的阶段;头部大学出版社已迈入从产品开发到生态构建的成熟数据运营阶段。再次,探析了推动大学出版社数据运营的三种影响因素,即有利于促进和推动数据运营的政策环境,包括税收补贴和各类资金资助以及大学出版社协会的专业支持,这些宏观管理举措和外部专业支持力量能有效缓解大学出版社人手不足与成本压力之困;内容和品牌积累,帮助大学出版社形成竞争壁垒;卓越的管理能力与进取、创新的出版精神,为数据运营生态建设提供有力的机制保障。最后,提出进一步推动中国大学出版社数据运营三个主体层面的路径建议,即在政策层面扩大资助资金来源、加强资助项目管理和有针对性的税收优惠;大学出版社层面从找准自身定位和探索跨界合作两个维度寻求突破;寻求大学出版社协会专业层面的支持。 展开更多
关键词 头部大学出版社 一流大学出版社 进取型大学出版社 数据运营 推动因素
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数据和知识双驱动的空中集群目标作战意图识别 被引量:3
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作者 李洋军 黄琦龙 +1 位作者 杨力 陈旭 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期135-144,共10页
针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌... 针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌情数据的特征表达效果;建立基于专家经验的知识模型和结合注意力机制的长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型,基于专家经验的知识模型根据约束规则生成意图预识别向量,LSTM模型预测输出意图概率分布的残差;利用一种可学习的残差估计器结构,自适应调整双模型的融合比率,并设计多目标损失函数控制双模型的影响权重,最终通过双模型的融合有效克服传统数据模型高精度和数据样本不足的矛盾。实验表明,提出方法的精度相比LSTM和Attention-LSTM分别提升约5.34%和4.98%,且对样本量的依赖性显著低于传统数据驱动方法。 展开更多
关键词 集群目标 作战意图 数据驱动 知识驱动 注意力机制
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数字平台驱动创新生态系统优化:基于数据要素的视角
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作者 肖文 《中山大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第6期179-189,共11页
数字平台驱动创新生态系统优化是数字时代创新范式演变的必然趋势。本文基于数据要素的视角,探讨数字平台驱动下创新生态系统的结构框架、作用机制及优化路径。数字平台驱动创新生态系统优化以平台经济发展为前置条件,以数据要素为核心... 数字平台驱动创新生态系统优化是数字时代创新范式演变的必然趋势。本文基于数据要素的视角,探讨数字平台驱动下创新生态系统的结构框架、作用机制及优化路径。数字平台驱动创新生态系统优化以平台经济发展为前置条件,以数据要素为核心战略资产,以优化资源配置实现互利共生为目标。数字平台为创新主体链接提供了载体,数据要素为资源优化配置提供了纽带,数字平台驱动创新生态系统优化的逻辑在于前沿技术突破机制、应用场景转化机制以及创新价值实现机制,而平台垄断、信息泄露、数据要素参与价值分配等风险和问题需要不断破解。数字平台驱动创新生态系统优化需要完善政策体系优化制度供给,以此支持平台经济发展壮大,充分释放数据要素价值。 展开更多
关键词 数字平台 创新生态系统 数据要素 结构框架 驱动机制与路径
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不同数据源对汛期旱涝急转规律的影响及成因——以江西为例
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作者 白桦 肖文昌 +4 位作者 杨筱筱 张阳 温珍玉 李斌 陈静 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第3期30-36,共7页
气象旱涝急转规律对数据源时空尺度具有相依性,厘清数据源对规律影响意义显著。采用江西省及毗邻区59个气象站、302个雨量站汛期月降水资料和130项气象气候监测指数,综合运用旱涝急转指数(Drought-flood Abrupt Alternation Index,DFAI... 气象旱涝急转规律对数据源时空尺度具有相依性,厘清数据源对规律影响意义显著。采用江西省及毗邻区59个气象站、302个雨量站汛期月降水资料和130项气象气候监测指数,综合运用旱涝急转指数(Drought-flood Abrupt Alternation Index,DFAI)、时间序列分析、地统计、机器学习等方法评价汛期旱涝急转时空分布规律、驱动因子及其对数据源的响应。结果表明:两种数据源下汛期旱涝急转主要类型和强度相反,气象站数据源下旱涝急转类型为旱转涝,事件发生频次自1979年增加2.5倍、急转强度降低超10%;雨量站数据源下旱涝急转类型为涝转旱,事件发生频次自1991年增加2.6倍、急转强度增强超69%。两种数据源下旱转涝事件空间分布差异显著,气象站数据源下在年尺度和典型年尺度上旱转涝、涝转旱事件主要集中在研究区东部、南部,而雨量站数据源下在年尺度和典型年尺度上旱转涝、涝转旱事件均主要集中在研究区北部、南部。两种数据源DFAI时程变化驱动因子差异显著。基于随机森林和K近邻算法等适用算法,气象站数据源下西藏高原指数和厄尔尼诺-南方涛动指数是主要驱动因子,相关系数、偏相关系数绝对值分别在0.32~0.35、0.33~0.36间变化,对DFAI时程变化贡献率均大于45%;雨量站数据源下,亚洲经向环流指数是主要驱动因子,相关系数、偏相关系数绝对值为0.32、0.38,对DFAI时程变化贡献率为79%。 展开更多
关键词 旱涝急转 数据源影响 时空变化 驱动因子 机器学习
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基于实测数据的直驱风电机组谐波特性分析及建模方法 被引量:1
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作者 张磊 孙媛媛 +3 位作者 李亚辉 张帆 刘洋 李立生 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期82-92,共11页
随着新型电力系统的发展,以风力发电为代表的新能源被广泛使用,受电力电子器件开关特性的影响,风电机组并网时不可避免地产生谐波,在大规模并网时,风电集群设备间的交互影响进一步加剧谐波问题。为此,提出了一种基于实测数据的风电机组... 随着新型电力系统的发展,以风力发电为代表的新能源被广泛使用,受电力电子器件开关特性的影响,风电机组并网时不可避免地产生谐波,在大规模并网时,风电集群设备间的交互影响进一步加剧谐波问题。为此,提出了一种基于实测数据的风电机组谐波特性建模方法,用于分析实际工程中风电机组的谐波特性。首先,明确了不同频次谐波特性的关键影响因素,提出了风电机组的谐波特性分析模型,简化了风电机组谐波建模的整体过程。其次,结合实际风电集群拓扑结构,建立了风电集群聚合谐波模型,明确了风电机组之间的谐波交互影响程度,量化了计及风电机组间耦合影响的单体与集群的关联关系。最后,通过实验分析了直驱风电机组的谐波特性,通过仿真验证了集群聚合谐波模型的准确性,提高了风电集群建模的准确度。 展开更多
关键词 新型电力系统 实测数据 直驱风电机组 谐波建模 风电集群
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基于实车驾驶数据的互通立交匝道曲线段驾驶负荷研究
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作者 刘妍伶 程冲 +2 位作者 张诗 朱兴林 徐进 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第16期6942-6952,共11页
为研究互通立交匝道曲线段驾驶人心理负荷特性,在重庆市一处高密度互通立交群开展了38名被试的实车驾驶试验,使用PhysioLAB生理仪采集驾驶人在立交匝道曲线段的心电数据。以3种典型匝道作为研究对象,基于心率HR、心率增长率HRI和心率变... 为研究互通立交匝道曲线段驾驶人心理负荷特性,在重庆市一处高密度互通立交群开展了38名被试的实车驾驶试验,使用PhysioLAB生理仪采集驾驶人在立交匝道曲线段的心电数据。以3种典型匝道作为研究对象,基于心率HR、心率增长率HRI和心率变异性[相邻正常心动周期差值的均方根(RMSSD)、全部窦性心搏RR间期的标准差(SDNN)]指标,建立因子分析模型,分析驾驶人在不同形式匝道曲线段的心理负荷变化规律以及影响因素。结果表明:驾驶人在不同匝道场景下的心率均值集中在60~120次/min,心率增长率在3%~15%。驾驶人在右转匝道的心理负荷分布较分散,左转和环形匝道的心理负荷值分布较集中,环形匝道下心理负荷更高;不同驾驶风格和性别驾驶人的心理负荷存在差异,左转匝道对女性驾驶人影响更大,右转匝道对愤怒型驾驶人影响更大;心理负荷随道路环境熟悉程度增加而减小,随转弯角度增大而增大;匝道车道数增加导致车辆交织频繁,心理负荷增加。驾驶人心理负荷与右转匝道半径呈负相关,与左转匝道与环形匝道无线性关系,连续环形匝道行驶会增加心理负荷。 展开更多
关键词 交通工程 互通立交 匝道 心电((ECG)数据 心理负荷 自然驾驶数据
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基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法 被引量:1
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作者 孔祥书 郑文刚 +3 位作者 张馨 王明飞 单飞飞 赵倩 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期309-317,共9页
针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network... 针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)与注意力机制(attention)作为预测模型,将菇房内部热平衡方程纳入损失函数中,实现基于数据-物理混合模型的菇房温度预测方法。然后,基于模型输出与参考轨迹的偏离程度和设备控制量建立目标函数。最后,利用改进型Adam算法快速地求解出空调在控制时域内的最优控制序列,实现菇房空调能耗最优控制。试验结果表明:与纯数据驱动的GRU模型相比,本文所提出的菇房温度预测模型,预测精度提高18%,均方根误差可控制在0.10℃内。与自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化算法相比,改进型Adam算法适应度值降低6%,与带精英策略的快速非支配排序遗传算法相比(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ, NSGA-Ⅱ)运算时长减少81%。与传统的阈值控制方法相比,本文所提出的模型预测控制方法跟踪精度提高63%,控制精度的均方根误差平均降低了73%,空调能耗平均降低了12%。该研究为菇房空调的节能控制提供了有效的控制方法。 展开更多
关键词 节能 模型预测控制 深度学习 数据-物理混合驱动模型 菇房
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基于实车驾驶数据的互通立交匝道区行车综合风险评价
15
作者 张越 张诗 +2 位作者 段伟建 朱兴林 徐进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第8期219-226,共8页
为评价互通立交匝道区行车综合风险,选取重庆市一互通立交群开展以右转定向式匝道、左转半定向式匝道和小半径环圈式匝道的实车驾驶试验,采用PhysioLAB生理检测仪和Speedbox测速仪分别收集驾驶人经过匝道区的心电数据和车辆行驶状态数... 为评价互通立交匝道区行车综合风险,选取重庆市一互通立交群开展以右转定向式匝道、左转半定向式匝道和小半径环圈式匝道的实车驾驶试验,采用PhysioLAB生理检测仪和Speedbox测速仪分别收集驾驶人经过匝道区的心电数据和车辆行驶状态数据。分析3种典型形式匝道的心理负荷和车辆运行风险,采取改进熵权逼近理想解排序(TOPSIS)法构建行车综合风险模型并进行评价。结果表明:驾驶员的心率增长率(HRI)变化呈现出4种模式:凸曲线、连续增加、持续减少、凹曲线。HRI在右转定向式匝道区先降再升,在左转半定向式匝道区的分、合流点前后先升再降,在小半径环圈式匝道区的分、合流点波动较大。车辆运行风险匝道段最大,且匝道半径越小,车辆运行风险越大。车辆运行风险大小为:小半径环圈式匝道大于左转半定向式匝道大于右转定向式匝道。行车综合风险在匝道段最高且分布范围大,在分、合流段分布集中且在分流点后不远处出现最大值。 展开更多
关键词 实车驾驶数据 互通立交 匝道区 综合风险评价 心理负荷 车辆运行风险
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泥水盾构智能驾驶技术研究进展 被引量:1
16
作者 郭卫社 谢韬 +4 位作者 王凯 李凤远 李叔敖 包鹏 贾连辉 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1229-1248,I0005-I0024,共40页
阐述隧道建造中盾构智能驾驶的技术路径与存在的问题,介绍泥水盾构智能驾驶关键技术及应用案例,形成研究结论并提出建议。研究显示:1)传统以人工操作为主的盾构驾驶方式在极端复杂隧道施工时的安全、效益瓶颈逐步显现,人工智能为解决多... 阐述隧道建造中盾构智能驾驶的技术路径与存在的问题,介绍泥水盾构智能驾驶关键技术及应用案例,形成研究结论并提出建议。研究显示:1)传统以人工操作为主的盾构驾驶方式在极端复杂隧道施工时的安全、效益瓶颈逐步显现,人工智能为解决多参数耦合的盾构复杂系统协同问题提供了研究范式与技术路径。2)地质环境感知、基础数据挖掘、算法模型泛化和执行机构响应是盾构智能驾驶技术开发面临的主要问题。3)搭建基于“云-边-端”的智能驾驶技术架构,研发盾构/TBM智能掘进控制系统,在单一地层、特定隧道场景下,通过泥水盾构“掘进-姿态-环流”多系统的智能算法控制,实现盾构姿态自巡航、泥水舱压自适应、环流出渣自调整,为推进隧道行业智能建造起到引领示范作用。4)构建盾构智能驾驶行业大模型,搭建开放友好的二次开发环境,提升关键工序的自动化和多智能体协同能力,突破“数据+机理”算法及“端到端”控制技术是推进更高水平盾构智能驾驶的关键。 展开更多
关键词 隧道建造 泥水盾构 智能驾驶 “云-边-端”架构 智能掘进控制系统 数据驱动
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基于虚拟孪生的交流输电线路纵联保护
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作者 王少雄 吕思辰 +5 位作者 吕飞鹏 廖建权 高仕林 王干尧 王强钢 周文越 《电网技术》 北大核心 2025年第11期4801-4810,I0121-I0128,共18页
传统纵联保护依赖于故障特征量的选取、高精度线路模型建立,受规模化新能源接入、分布参数的影响严重。针对上述问题,该文结合虚拟孪生思想,在虚拟空间抽象出物理线路的简化等效数字模型,并进行结构性推演,构造虚拟故障等值模型。然后,... 传统纵联保护依赖于故障特征量的选取、高精度线路模型建立,受规模化新能源接入、分布参数的影响严重。针对上述问题,该文结合虚拟孪生思想,在虚拟空间抽象出物理线路的简化等效数字模型,并进行结构性推演,构造虚拟故障等值模型。然后,利用递推最小二乘法在线驱动生成正常线路数字模型,并建立状态空间方程进行实时状态估计,结合状态量的变化以及虚拟故障等值模型对物理线路进行“间接”态势感知,从而实现保护的启动、分相差动和测距。所提保护将被保护线路与外界解耦,在虚拟空间采用数字模型作为不同种类线路机理模型的等效表征,不受端口处电源特性、系统振荡、通信同步等因素的影响,不依赖于实际线路参数,适用于多种物理场景。最后在PSCAD/EMTDC中搭建特高压经依频线路模型送出系统、规模化新能源经Π形线路模型送出系统验证了所提保护的正确性与有效性,故障识别时间在10ms以内,最高可耐受1000Ω过渡电阻,测距平均误差为4%,最大误差为8.34%,最小误差为0.08%。 展开更多
关键词 虚拟孪生 数据驱动 状态估计 纵联保护 故障测距
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基于数据驱动的铁路客运报销凭证数字化转型研究 被引量:1
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作者 王红爱 张志强 +2 位作者 朱颖婷 李士达 贾红玫 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期196-204,共9页
在信息化、数字化高速发展的时代,将业务数据化,用数据驱动业务发展,在智慧城市建设、智能交通发展中发挥着重要作用。铁路客运产品丰富,报销凭证类型众多,除购票报销凭证载明实名制信息外,其他仍有部分报销凭证信息不在客票系统中记录... 在信息化、数字化高速发展的时代,将业务数据化,用数据驱动业务发展,在智慧城市建设、智能交通发展中发挥着重要作用。铁路客运产品丰富,报销凭证类型众多,除购票报销凭证载明实名制信息外,其他仍有部分报销凭证信息不在客票系统中记录,无法关联到对应的车票及旅客信息,可能导致旅客报销不便。为此,基于数据驱动进行铁路客运报销凭证数字化转型研究,在分析客运报销凭证现状的基础上,采用“信息倒推—>建立元数据—>数据沉淀—>数据应用—>提升服务”五步法构建报销凭证数字化模型,以边缘计算、隐私保护以及交易完整等核心技术支持实现报销凭证数字化,通过实际应用验证了数字化模型的有效性。报销凭证数字化转型为业务互通提供了技术条件,为电子发票业务的全面推广奠定数据基础,为客运其他产品数字化转型提供思路和参考。 展开更多
关键词 铁路客运 数据驱动 报销凭证 数字化 元数据 数据沉淀
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数据要素开发与经济增长新动能——基于国家级大数据综合试验区设立的经验证据 被引量:4
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作者 陈泳昌 林迎蕾 《湖南大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期68-78,共11页
通过匹配合并2013-2020年国家级大数据综合试验区的试点数据、《中国城市统计年鉴》数据以及夜间卫星灯光数据等,实证研究了数据要素开发对地区经济增长的影响效应和作用机制。研究发现:以大数据综试区设立为表现形式的数据要素开发会... 通过匹配合并2013-2020年国家级大数据综合试验区的试点数据、《中国城市统计年鉴》数据以及夜间卫星灯光数据等,实证研究了数据要素开发对地区经济增长的影响效应和作用机制。研究发现:以大数据综试区设立为表现形式的数据要素开发会显著促进各城市的经济增长,且这一结论在经过一系列稳健性检验后依然显著成立。影响机制分析发现,数据要素开发主要是通过创新驱动和数字基建双重路径来为地区经济增长构筑新动能。异质性分析发现,数字服务供给能力越强、政府对数字经济关注度越高的地区越能实现经济增长,在新冠疫情冲击后数据要素开发带来的经济增长效应更突出。拓展性分析表明,相对于“先富”地区而言,数据要素开发主要促进了“后富”地区的经济增长,且数据要素开发还将有效缩小城乡之间的收入差距。 展开更多
关键词 数据要素开发 经济增长 创新驱动 数字基建 收入差距 大数据
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基于局部上下文增强的快速3D弱特征目标检测方法
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作者 张洋 孙海江 +1 位作者 张笑闻 纪勇 《液晶与显示》 北大核心 2025年第11期1675-1687,共13页
3D目标检测在自动驾驶与具身智能等领域应用广泛,但其对场景中弱特征目标(如远小或遮挡物体)存在判别性差、检测难度大的问题,为此,本文提出了一种局部上下文增强的快速3D弱特征目标检测方法。首先,为解决弱特征目标特征表达稀疏的难点... 3D目标检测在自动驾驶与具身智能等领域应用广泛,但其对场景中弱特征目标(如远小或遮挡物体)存在判别性差、检测难度大的问题,为此,本文提出了一种局部上下文增强的快速3D弱特征目标检测方法。首先,为解决弱特征目标特征表达稀疏的难点,提出了一种局部稀疏特征增强模块(Local Sparse Feature Enhancement Module,LSFE),通过自适应调整局部空间位置的特征权重增强稀疏特征的表达能力,提升模型对稀疏特征的敏感度。其次,针对弱特征目标易受背景干扰的难点,提出多尺度上下文学习模块(Multi Scale Context Learning Module,MSCL),联合空间和通道维度的注意力机制,获得多尺度的空间上下文信息,抑制背景干扰。最后,为了更好地利用目标的浅层特征,在网络检测头结构中增加了高分辨率特征层,增强弱特征目标的细节感知能力。在KITTI数据集上的实验结果表明,本文方法与基线方法相比,显著提高了弱特征目标检测精度,Pedestrian类别的mAP提高了12.78%,Cyclist类别的mAP提高了2.69%,Car类别的平均精度均值(mAP)提高了6.84%。本文方法在实现高精度检测的同时保持了实时推理速度,为复杂场景下的3D目标检测提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 自动驾驶 点云数据 3D目标检测 弱特征目标检测 局部上下文学习
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