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交叉口车流量多时段控制信息的传感融合技术
被引量:
1
1
作者
胡凡玮
罗敏
+2 位作者
叶黎楠
姜如霞
万渟钰
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期629-634,共6页
交叉口车流量随机性与不确定性导致车辆信息采集结果的差异化明显。以传感器信息融合为技术支撑,提出交叉口车流量多时段控制方法。利用多传感器采集交叉口交通信息,预处理采集到的数据。采用由指标层与目标层构成的信息融合模型,完成...
交叉口车流量随机性与不确定性导致车辆信息采集结果的差异化明显。以传感器信息融合为技术支撑,提出交叉口车流量多时段控制方法。利用多传感器采集交叉口交通信息,预处理采集到的数据。采用由指标层与目标层构成的信息融合模型,完成交通信息融合。根据信息之间的关联性聚类所有交通信息,明确分类数并划分控制时段。综合考量交叉口通行效率与环境等因素,结合排队长度、平均延误及尾气排放量建立多目标多时段控制模型,由层次分析法明确各目标权值后,采用改进萤火虫算法进行求解,实现交叉口车流量多时段控制。实验结果表明,该方法能有效改善交叉口的拥堵情况,提升通行效率,降低车流饱和度与延误时间,应用优势显著。
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关键词
交叉口车流量
多时段控制
传感融合技术
排队长度
改进萤火虫算法
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职称材料
基于密集连接卷积神经网络的结构损伤识别
2
作者
吁强
蔡晓丽
+3 位作者
李翠
朱学坤
伍晓顺
朱驰
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024年第3期61-72,共12页
提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional network, DenseNet)相结合的结构损伤识别网络模型(E-DenseNet)。对采集的加速度信号进行EMD得到多个本征模态函数(i...
提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional network, DenseNet)相结合的结构损伤识别网络模型(E-DenseNet)。对采集的加速度信号进行EMD得到多个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,接着剔除皮尔逊相关系数绝对值较小的弱相关IMF分量。根据输入数据的组织方式,设定3种E-DenseNet模型:E-DenseNet1利用强相关IMF分量重构信号建立一维单通道输入数据;E-DenseNet2将各强相关IMF分量分别视作一个通道来建立一维多通道输入数据;E-DenseNet3利用所有强相关IMF分量组成二维矩阵来建立二维单通道输入数据。某简支梁算例分析表明:E-DenseNet1计算速度快但识别精度低,E-DenseNet2计算速度快且识别精度高,E-DenseNet3识别精度高但计算速度慢;与一维多通道残差卷积神经网络(residual network, ResNet)及标准卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相比,E-DenseNet2的识别精度明显更优;E-DenseNet2因而具有兼顾计算效率和识别精度的优点。E-DenseNet2可视化分析表明了其识别过程,对于相同工况下的不同样本,输出层越深其输出特征越相似,直至全连接层给出极大相似输出特征。
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关键词
损伤识别
神经网络
动力测试
灵敏度分析
经验模态分解
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职称材料
结构损伤识别的二次反馈岭估计法
3
作者
李翠
朱学坤
+1 位作者
俞记生
伍晓顺
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期932-938,共7页
为了克服灵敏度方程的病态最小二乘问题,提出一种基于模态柔度变化的结构损伤识别二次反馈岭估计法。采用模态特征值和振型来组集模态柔度矩阵,建立由模态柔度变化求解单元损伤系数的损伤识别线性方程组。在损伤定位阶段,先分别利用非...
为了克服灵敏度方程的病态最小二乘问题,提出一种基于模态柔度变化的结构损伤识别二次反馈岭估计法。采用模态特征值和振型来组集模态柔度矩阵,建立由模态柔度变化求解单元损伤系数的损伤识别线性方程组。在损伤定位阶段,先分别利用非负最小二乘法和反馈岭估计法来初步评估损伤位置。由于这两种方法的损伤定位结果常受到不同未损单元的干扰,所以通过对它们的计算结果取交集来综合确定疑似损伤单元。在损伤定量阶段,将正则化矩阵中对应疑似损伤单元的对角元素缩小,同时将对应其余单元的对角元素放大,进行二次反馈岭估计以最终完成损伤定量识别。某简支梁数值分析表明,相比非负最小二乘法和反馈岭估计法,所提方法具有更强的抗噪鲁棒性。无论是损伤定位还是损伤定量,均具有更加可靠的识别精度。
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关键词
损伤识别
模态柔度
模态识别
结构健康监测
损伤灵敏度
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职称材料
“共生理论”视域下高职校企共建校内生产性实训基地建设成效的影响因素及提升策略研究
被引量:
20
4
作者
黄侃
《职业技术教育》
北大核心
2022年第11期74-80,共7页
以“共生理论”作为研究的理论基础,以江西省《高等职业教育创新发展行动计划》中立项建设的62个校企共建校内生产性实训基地作为研究样本,构建并实证生产性实训基地建设成效影响因素结构方程模型,揭示了生产性实训基地建设成效的6个主...
以“共生理论”作为研究的理论基础,以江西省《高等职业教育创新发展行动计划》中立项建设的62个校企共建校内生产性实训基地作为研究样本,构建并实证生产性实训基地建设成效影响因素结构方程模型,揭示了生产性实训基地建设成效的6个主要影响因素和11条影响路径,并针对性地提出建立“岗位需求”导向的合作对象选择机制、构建“对称互惠”的共建模式、重视“体系化”运行机制建设、完善“企业标准”的内部条件、补齐“企业端”的政府主导等提升高职校企共建校内生产性实训基地建设成效的策略。
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关键词
高职院校
生产性实训基地
校企共建
共生理论
江西省
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职称材料
题名
交叉口车流量多时段控制信息的传感融合技术
被引量:
1
1
作者
胡凡玮
罗敏
叶黎楠
姜如霞
万渟钰
机构
江西
交通
职业
技术
学院
招生就业处
江西
省计算
技术
研究所
江西
交通
职业
技术
学院
运输管理
学院
江西交通职业技术学院信息工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期629-634,共6页
基金
国家级自然科学基金项目(7192126306)。
文摘
交叉口车流量随机性与不确定性导致车辆信息采集结果的差异化明显。以传感器信息融合为技术支撑,提出交叉口车流量多时段控制方法。利用多传感器采集交叉口交通信息,预处理采集到的数据。采用由指标层与目标层构成的信息融合模型,完成交通信息融合。根据信息之间的关联性聚类所有交通信息,明确分类数并划分控制时段。综合考量交叉口通行效率与环境等因素,结合排队长度、平均延误及尾气排放量建立多目标多时段控制模型,由层次分析法明确各目标权值后,采用改进萤火虫算法进行求解,实现交叉口车流量多时段控制。实验结果表明,该方法能有效改善交叉口的拥堵情况,提升通行效率,降低车流饱和度与延误时间,应用优势显著。
关键词
交叉口车流量
多时段控制
传感融合技术
排队长度
改进萤火虫算法
Keywords
intersection traffic flow
multi period control
sensor fusion technology
queue length
Improved firefly algorithm
分类号
U491.54 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于密集连接卷积神经网络的结构损伤识别
2
作者
吁强
蔡晓丽
李翠
朱学坤
伍晓顺
朱驰
机构
江西
理工大学土木与测绘
工程
学院
(南昌)
江西交通职业技术学院信息工程学院
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024年第3期61-72,共12页
基金
国家自然科学基金项目(51868026)
江西省自然科学基金项目(20202BAB204028)
江西省研究生创新专项资金项目(YC2022-S695)。
文摘
提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional network, DenseNet)相结合的结构损伤识别网络模型(E-DenseNet)。对采集的加速度信号进行EMD得到多个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,接着剔除皮尔逊相关系数绝对值较小的弱相关IMF分量。根据输入数据的组织方式,设定3种E-DenseNet模型:E-DenseNet1利用强相关IMF分量重构信号建立一维单通道输入数据;E-DenseNet2将各强相关IMF分量分别视作一个通道来建立一维多通道输入数据;E-DenseNet3利用所有强相关IMF分量组成二维矩阵来建立二维单通道输入数据。某简支梁算例分析表明:E-DenseNet1计算速度快但识别精度低,E-DenseNet2计算速度快且识别精度高,E-DenseNet3识别精度高但计算速度慢;与一维多通道残差卷积神经网络(residual network, ResNet)及标准卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相比,E-DenseNet2的识别精度明显更优;E-DenseNet2因而具有兼顾计算效率和识别精度的优点。E-DenseNet2可视化分析表明了其识别过程,对于相同工况下的不同样本,输出层越深其输出特征越相似,直至全连接层给出极大相似输出特征。
关键词
损伤识别
神经网络
动力测试
灵敏度分析
经验模态分解
Keywords
damage detection
neural network
dynamic test
sensitivity analysis
empirical mode decomposition
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
TU18 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
结构损伤识别的二次反馈岭估计法
3
作者
李翠
朱学坤
俞记生
伍晓顺
机构
江西交通职业技术学院信息工程学院
江西
交通
职业
技术
学院
路桥
工程
学院
中交长江咨询集团有限公司
江西
理工大学土木与测绘
工程
学院
(南昌)
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期932-938,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51868026)
江西省自然科学基金项目(20202BAB204028)
江西省交通运输厅科技项目(2023H0039)资助。
文摘
为了克服灵敏度方程的病态最小二乘问题,提出一种基于模态柔度变化的结构损伤识别二次反馈岭估计法。采用模态特征值和振型来组集模态柔度矩阵,建立由模态柔度变化求解单元损伤系数的损伤识别线性方程组。在损伤定位阶段,先分别利用非负最小二乘法和反馈岭估计法来初步评估损伤位置。由于这两种方法的损伤定位结果常受到不同未损单元的干扰,所以通过对它们的计算结果取交集来综合确定疑似损伤单元。在损伤定量阶段,将正则化矩阵中对应疑似损伤单元的对角元素缩小,同时将对应其余单元的对角元素放大,进行二次反馈岭估计以最终完成损伤定量识别。某简支梁数值分析表明,相比非负最小二乘法和反馈岭估计法,所提方法具有更强的抗噪鲁棒性。无论是损伤定位还是损伤定量,均具有更加可靠的识别精度。
关键词
损伤识别
模态柔度
模态识别
结构健康监测
损伤灵敏度
Keywords
Damage detection
Modal flexibility
Modal identification
Structural health monitoring
Damage sensitivity
分类号
TU311 [建筑科学—结构工程]
O327 [理学—一般力学与力学基础]
O329 [理学—一般力学与力学基础]
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职称材料
题名
“共生理论”视域下高职校企共建校内生产性实训基地建设成效的影响因素及提升策略研究
被引量:
20
4
作者
黄侃
机构
江西交通职业技术学院信息工程学院
出处
《职业技术教育》
北大核心
2022年第11期74-80,共7页
基金
2019年度教育部人文社会科学研究规划基金项目“‘共生理论’视域下高职校企合作的校企集群绩效测度模型及其进化路径研究”(19YJA880015),主持人:黄侃。
文摘
以“共生理论”作为研究的理论基础,以江西省《高等职业教育创新发展行动计划》中立项建设的62个校企共建校内生产性实训基地作为研究样本,构建并实证生产性实训基地建设成效影响因素结构方程模型,揭示了生产性实训基地建设成效的6个主要影响因素和11条影响路径,并针对性地提出建立“岗位需求”导向的合作对象选择机制、构建“对称互惠”的共建模式、重视“体系化”运行机制建设、完善“企业标准”的内部条件、补齐“企业端”的政府主导等提升高职校企共建校内生产性实训基地建设成效的策略。
关键词
高职院校
生产性实训基地
校企共建
共生理论
江西省
Keywords
higher vocational colleges
productive training base
school-enterprise co-construction
symbiosis theory
Jiangxi Province
分类号
G717 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
交叉口车流量多时段控制信息的传感融合技术
胡凡玮
罗敏
叶黎楠
姜如霞
万渟钰
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
2
基于密集连接卷积神经网络的结构损伤识别
吁强
蔡晓丽
李翠
朱学坤
伍晓顺
朱驰
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结构损伤识别的二次反馈岭估计法
李翠
朱学坤
俞记生
伍晓顺
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
“共生理论”视域下高职校企共建校内生产性实训基地建设成效的影响因素及提升策略研究
黄侃
《职业技术教育》
北大核心
2022
20
在线阅读
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职称材料
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