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题名基于主成分分析法的城市客运交通碳排放影响因素研究
被引量：17
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作者
马金玲
刘永红
李丽
姚岢
曾雪兰
戴剑军
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机构
中山大学智能工程学院智能交通研究中心
广东省交通运输规划研究中心
广东省应对气候变化研究中心
深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司
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出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1188-1192,1202,共6页
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基金
广东交通领域低碳发展空间研究项目(No.GD-201604-104001-0024)
广州市科技计划项目(No.20170420053)
深圳市战略性新兴产业发展专项资金2017年第一批扶持计划(深发改[2017]550号)
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文摘
以广东省城市客运交通为研究对象,基于2005—2015年私人交通(私人载客汽车和摩托车)碳排放测算数据和公共交通(公共汽电车、出租车和轨道交通)碳排放公布数据,应用主成分分析法对其影响因素进行分析。结果表明:2005—2015年广东省城市客运交通碳排放总量呈上升趋势,年均增长率达14.69%;其中私人交通碳排放增长显著,是广东省城市客运交通碳排放主要来源;而公共交通碳排放年增长率有所下降,表明广东省公共交通领域新能源汽车推广政策成效明显。影响广东省城市客运交通碳排放的主要因素是经济水平、城市交通规模及运输能力,其次为居民出行习惯和环境质量。因此,广东省未来城市客运交通低碳发展模式应削弱个体交通,构建以公共交通为导向的交通发展模式。
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关键词
主成分分析法
城市客运交通
碳排放
影响因素
广东省
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Keywords
principal component analysis
urban passenger transport
carbon emission
influencing factor
Guangdong
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分类号
X322
[环境科学与工程—环境工程]
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名标签差网络在噪声标签数据集中的应用
被引量：1
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作者
江倩殷
余志
李熙莹
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机构
中山大学智能工程学院智能交通研究中心
广东省智能交通系统重点实验室
视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第6期92-100,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1601100,2018YFB1601101)。
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文摘
噪声标签在实际数据集中普遍存在,这将严重影响深度神经网络的学习效果。针对此问题,提出了一种基于标签差学习的噪声标签数据识别与数据再标记方法。该方法设计两种不同的伪标签生成策略,利用基础网络所识别的干净数据生成人工噪声数据集,并计算该数据集的标签差向量或标签差矩阵;以强化相似类别间的关联性为目标,利用全连接层与单行卷积核,设计标签差向量网络与标签差矩阵网络等两种噪声学习网络直接学习样本数据的噪声概率;设计与噪声率线性相关的阈值,对干净数据与噪声数据进行判断。通过设计实验,对包括伪标签生成策略、网络结构、训练迭代次数等影响网络识别性能的因素进行分析。在公开数据集上的测试表明,在多种噪声分布情况中,该算法在保持干净数据的准确率与召回率基本稳定的前提下,能显著提高噪声数据的准确率与召回率,提高幅度最大为16.45%及21.01%。
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关键词
噪声数据集
噪声标签
标签差
噪声学习
深度学习
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Keywords
noisy dataset
noisy label
label bias
noise learning
deep learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合类别均衡损失的车型精细识别
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作者
李熙莹
全峰玮
叶芝桧
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机构
中山大学智能工程学院智能交通研究中心
广东省智能交通系统重点实验室
视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第17期187-194,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1601100)。
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文摘
为了应对车型精细识别中数据分布不均衡导致训练中头部类别过拟合,而尾部类别被忽略的问题,提出了一种基于混合类别均衡损失的车型精细识别数据增强方法。结合Mixup数据增强方法和类别均衡损失,提出混合类别均衡交叉熵损失函数;通过均衡子集微调的训练策略,进一步提高了长尾分布数据的识别效果。实验结果表明,算法在Stanford Cars、CompCars、SYSU Cars数据集上的识别准确率分别比Baseline提高了1.07、0.17和1.58个百分点,有效地缓解了因车型数据不均衡带来的问题,进一步提高了车型精细识别的识别效果。其中SYSU Cars为自建数据集,由66137张车辆正脸图片构成,包含102种品牌,691种车型以及不同的光照条件(即将在OpenITS上公开)。
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关键词
车型精细识别
细粒度识别
混合类别均衡损失
长尾分布
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Keywords
fine-grained vehicle model recognition
fine-grained recognition
mixed class balance loss
long-tailed distribution
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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