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基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
1
作者
后国栋
李建国
《科学技术与工程》
2025年第24期10478-10486,共9页
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighb...
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。
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关键词
交通工程
立体车库
待命位
K-近邻算法(
knn
)-反向传播(
bp
)神经网络
RGV
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职称材料
基于行走时脚摆角的步态识别方法
被引量：
2
2
作者
李一波
卑珊珊
+1 位作者
刘婉竹
刘金英
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第14期132-134,共3页
提出一种利用脚摆动特征进行步态识别的方法。对步态序列图像进行背景提取、图像差分、阈值分割、形态学后处理后,提取行走时的脚摆角作为特征参数,再分别采用BP神经网络、最近邻分类器和K近邻分类器法对这些特征数据进行识别分类与比...
提出一种利用脚摆动特征进行步态识别的方法。对步态序列图像进行背景提取、图像差分、阈值分割、形态学后处理后,提取行走时的脚摆角作为特征参数,再分别采用BP神经网络、最近邻分类器和K近邻分类器法对这些特征数据进行识别分类与比较分析。实验结果表明,与同类方法相比,该方法可以更快速地进行步态识别,且识别性能较好。
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关键词
步态识别
脚摆角
bp
神经网络
最近邻分类器
K近邻分类器
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职称材料
题名
基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
1
作者
后国栋
李建国
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《科学技术与工程》
2025年第24期10478-10486,共9页
基金
中国高校产学研创新基金蓝点分布式智能计算项目(2021LDA07002)
甘肃省自然科学基金(20JR5RA396)
+2 种基金
教育部供需对接就业育人项目(20230106827)
兰州交通大学2021年研究生精品课程建设项目(202102)
甘肃省教育厅2023年高等学校创新创业教育示范课程(202306)。
文摘
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。
关键词
交通工程
立体车库
待命位
K-近邻算法(
knn
)-反向传播(
bp
)神经网络
RGV
Keywords
traffic engineering
three-dimensional garage
standby position
k-nearest
neighbor
(
knn
)
-back
propagation
(
bp
)
neural
network
rail guided vehicle(RGV)
分类号
U491.7 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于行走时脚摆角的步态识别方法
被引量：
2
2
作者
李一波
卑珊珊
刘婉竹
刘金英
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第14期132-134,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103123)
文摘
提出一种利用脚摆动特征进行步态识别的方法。对步态序列图像进行背景提取、图像差分、阈值分割、形态学后处理后,提取行走时的脚摆角作为特征参数,再分别采用BP神经网络、最近邻分类器和K近邻分类器法对这些特征数据进行识别分类与比较分析。实验结果表明,与同类方法相比,该方法可以更快速地进行步态识别,且识别性能较好。
关键词
步态识别
脚摆角
bp
神经网络
最近邻分类器
K近邻分类器
Keywords
gait recognition
deflection angle of feet
Back
propagation
（
bp
）
neural
network
Nearest
neighbor
（NN） classifier
k-nearest
neighbor
（
knn
） classifier
分类号
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
后国栋
李建国
《科学技术与工程》
2025
在线阅读
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职称材料
2
基于行走时脚摆角的步态识别方法
李一波
卑珊珊
刘婉竹
刘金英
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
2
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职称材料
已选择
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条
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参考文献
引证文献
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