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基于聚类分析的高速公路行程时间预测 预览
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作者 李松 宋军芬 +1 位作者 杨华民 张凤荣 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期384-389,共6页
以高速公路行程时间为研究对象,建立基于聚类分析的行程时间预测模型。使用系统聚类法对历史行程数据集按照车型及时段等特征进行分类;根据行程时间分布相似性对天气和月份进行重分类,与历史行程时间共同构建特征向量。最后采用BP神经... 以高速公路行程时间为研究对象,建立基于聚类分析的行程时间预测模型。使用系统聚类法对历史行程数据集按照车型及时段等特征进行分类;根据行程时间分布相似性对天气和月份进行重分类,与历史行程时间共同构建特征向量。最后采用BP神经网络对不同的数据集进行训练,以提高行程时间的预测准确性。实验表明,数据集分类能有效提高模型预测的准确性,与发布前期行程时间和未进行分类的BP神经网络模型预测结果相比,上述方法具有更好的预测准确度。 展开更多
关键词 行程时间预测 系统聚类法 特征向量 数据集分类 神经网络
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基于DBN的多任务高速公路通行费预测模型 预览
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作者 李松 王会会 +1 位作者 杨华民 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2584-2588,2600,共6页
由于模型训练中人工设计特征方法复杂,无法充分利用通行费数据特征,且仅基于历史数据进行单一站点通行费预测,忽略了高速公路路网中站点的相互影响。针对上述两方面问题,提出一种基于深度置信网络的多任务高速公路通行费预测模型(MD-SVR... 由于模型训练中人工设计特征方法复杂,无法充分利用通行费数据特征,且仅基于历史数据进行单一站点通行费预测,忽略了高速公路路网中站点的相互影响。针对上述两方面问题,提出一种基于深度置信网络的多任务高速公路通行费预测模型(MD-SVR)。采用具有高斯分布的深度置信网络(CRBM-DBN)对通行费数据进行特征学习,在DBN顶层添加一个回归层引入多任务学习(MTL)结合支持向量回归(SVR)进行通行费预测,采用深度网络结构顶层权重聚类方法,将相关任务分为一组共同训练预测模型。实验结果表明,MD-SVR通行费预测模型与传统方法相比预测精度更高。 展开更多
关键词 通行费预测 深度置信网络 特征学习 多任务学习 任务分组
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与时代同行 话百姓心声——萍乡市百姓大宣讲活动奏响改革开放最强音
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作者 李羽晨 李松 李萍南 《理论导报》 2019年第1期39-40,共2页
为深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和习近平在庆祝改革开放40周年大会上的重要讲话精神,萍乡市采取群众喜闻乐见的形式,深入企业、农村、机关、校园、社区、军营、景区等开展了136场受众11万人次的百姓大宣讲活动,得到了... 为深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和习近平在庆祝改革开放40周年大会上的重要讲话精神,萍乡市采取群众喜闻乐见的形式,深入企业、农村、机关、校园、社区、军营、景区等开展了136场受众11万人次的百姓大宣讲活动,得到了社会各界的充分肯定,纷纷点赞。一、'新'上突破,确保宣讲有亮点、有特色、受欢迎创新宣讲理念。萍乡市进一步解放思想,创新宣讲理念. 展开更多
关键词 萍乡市 习近平总书记
基于数据融合的高速公路短时交通量预测模型 预览
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作者 李松 弓晋霞 +1 位作者 丁岩 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第10期3208-3213,共6页
根据高速公路交通量的时空特性,提出基于数据融合的高速公路短时交通量预测模型。对交通量时间序列性、周期相似性和空间序列性3个时空特性的状态向量进行定义,以BP神经网络预测模型为基础,结合自适应加权数据融合算法对时空特性预... 根据高速公路交通量的时空特性,提出基于数据融合的高速公路短时交通量预测模型。对交通量时间序列性、周期相似性和空间序列性3个时空特性的状态向量进行定义,以BP神经网络预测模型为基础,结合自适应加权数据融合算法对时空特性预测值进行融合,构建交通量预测模型。通过计算相关性对时空特性进行分析,选取相关性较高的数据样本作为模型输入。实验结果表明,工作日和休息日高速公路交通量预测平均绝对误差百分比均在5%以内,与单变量预测模型相比具有更好的预测准确度和实用性,为智能交通管理系统提供数据支持。 展开更多
关键词 高速公路 数据融合 神经网络 时空特性 短时交通量预测
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基于神经网络融合的司机违规行为识别 预览
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作者 李俊俊 杨华民 +1 位作者 张澍裕 李松 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期222-227,319共7页
交通的快速发展给人们生活带来很多的便利,但由于司机违规行为而造成的交通事故也频频发生。针对司机在道路行驶过程中会经常出现抽烟和玩手机两种违规行为,通过对深度学习中的经典网络卷积神经网络进行改进。提出神经网络融合的模型... 交通的快速发展给人们生活带来很多的便利,但由于司机违规行为而造成的交通事故也频频发生。针对司机在道路行驶过程中会经常出现抽烟和玩手机两种违规行为,通过对深度学习中的经典网络卷积神经网络进行改进。提出神经网络融合的模型,作用于真实的、标注的司机违规行为数据集。与经典的LetNet和AlexNet进行对比,实验结果表明,提出的方法能够有效地识别司机违规行为。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 激活函数 行为识别
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基于改进LSSVM的节假日高速公路行程时间预测 预览
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作者 李松 宋军芬 +1 位作者 王鹏 杨迪 《长春理工大学学报:自然科学版》 2018年第5期116-121,共6页
节假日高速公路交通量突增,导致路段行程时间不确定增加,严重扰乱人们的出行安排,因此有效的行程时间预测至为关键。首先对历史数据集按照节假日行程时间的分布规律进行分类,使得子数据集和特征向量之间的关系,与预测时段行程时间和特... 节假日高速公路交通量突增,导致路段行程时间不确定增加,严重扰乱人们的出行安排,因此有效的行程时间预测至为关键。首先对历史数据集按照节假日行程时间的分布规律进行分类,使得子数据集和特征向量之间的关系,与预测时段行程时间和特征向量之间的关系更加相似。然后对LSSVM(LeastSquaresSupportVectorMachines)模型进行改进,通过构造混合核函数,降低了模型计算复杂度;对PSO优化算法进行改进,解决了标准PSO算法搜索精度低,容易陷入局部极值的缺点。最后使用改进LSSVM模型对不同数据集进行训练,完成行程时间的预测。研究表明:(1)对历史数据集的分类,提高了模型预测的准确性;(2)与传统模型相比,改进后的模型训练速度更快,预测精度更高。 展开更多
关键词 行程时间预测 历史数据集分类 改进LSSVM模型 混合核函数 PSO算法
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基于IGA-IBP算法的高速公路逃费预测 预览
7
作者 李松 周舟 +3 位作者 李岩芳 王艳春 宋小龙 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3840-3845,共6页
为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF... 为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF算法选取车辆逃费行为共有的关键特征,动态调整车辆行驶时间特征,归一化特征属性建立IGA-IBP算法预测模型。实验结果表明,与传统算法相比,该算法在各项评价指标中均具有优越性,可为高速公路管理局的决策提供重要支持。 展开更多
关键词 高速公路 IGA-IBP算法 神经网络 特征选取 动态行驶时间 逃费预测
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110kV级变压器更换天然酯绝缘油的对比与分析 预览
8
作者 黄芝强 李松 《电力系统装备》 2018年第10期234-236,共3页
通过对于矿物油及天然酯绝缘油变压器的电磁分析和试验对比,结合相关的试验手段,探索和总结了使用天然酯绝缘油变压器的相关数据及经验。
关键词 对比 天然酯 变压器 绝缘油 110kV
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针对行为特征的社交网络异常用户检测方法 预览
9
作者 王鹏 宋艳红 +2 位作者 李松 杨华民 邱宁佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期219-224,共6页
针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法。利用GirvanNewman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,... 针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法。利用GirvanNewman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,利用特征权重和特征信任值计算用户的可信度,建立异常用户检测模型。实验结果表明,所提检测的异常用户模型适用于检测比较大的数据集,和基于内容、行为特征等传统的方法相比稳定性强、精确率和效率高。 展开更多
关键词 在线社交网络 粗糙集 异常用户检测 可信度
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高速公路交通量时空特性分析 预览 被引量:1
10
作者 娄岩 弓晋霞 +3 位作者 王俊辉 李松 田迎华 王鹏 《长春理工大学学报:自然科学版》 2017年第6期119-122,共4页
高速公路交通量的随机性与复杂性直接影响着道路的实时路况。首先从时间和空间两个角度出发对交通量分布趋势进行讨论,定性分析时空特性。然后以Pearson相关系数法为基础,分别计算历史时段与目标时段的交通量相关性、不同时间尺度的交... 高速公路交通量的随机性与复杂性直接影响着道路的实时路况。首先从时间和空间两个角度出发对交通量分布趋势进行讨论,定性分析时空特性。然后以Pearson相关系数法为基础,分别计算历史时段与目标时段的交通量相关性、不同时间尺度的交通量周期相似性及研究路段与上下游路段之间的相关性,对时空特性进行进一步分析。研究表明,高速公路时空特性的分析为智能交通系统的研究提供了理论指导和数据支持。 展开更多
关键词 高速公路 交通量 时间序列性 周期相似性 空间序列性
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基于用户间影响力度量的网络信任模型研究 预览
11
作者 王鹏 杨华民 +2 位作者 邱宁佳 李松 杨迪 《长春理工大学学报:自然科学版》 2017年第5期92-98,共7页
为了解决完全依靠公钥证书体系为动态变化的网络环境提供信任支撑存在较大局限性的问题,需要在信任领域引入新技术.由于网络信任计算中的信任问题和社交网络中的用户影响力问题具有一定的相关性且属性认证、隐私交互等都是需要解决的问... 为了解决完全依靠公钥证书体系为动态变化的网络环境提供信任支撑存在较大局限性的问题,需要在信任领域引入新技术.由于网络信任计算中的信任问题和社交网络中的用户影响力问题具有一定的相关性且属性认证、隐私交互等都是需要解决的问题,因此将用户影响力引入网络信任领域具有一定的可行性.基于上述理论,本文提出了一种基于用户间影响力的网络信任计算模型.首先,论述了模型的相关基础理论和模型构架;然后,研究其工作过程,分析设计信任算法;最后,将模型的各项性能与几种经典模型进行对比和测试并通过对模型参数对比的理论分析验证了模型的可行性、安全性和高效性等. 展开更多
关键词 影响力度量 信任模型 信任等级分类 模型验证
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基于用户行为的改进PageRank影响力算法 预览 被引量:2
12
作者 王鹏 汪振 +1 位作者 李松 赵建平 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2017年第12期155-159,共5页
PageRank算法在计算用户影响力方面只考虑用户间的跟随关系,导致计算结果准确性低下。为此,提出一种将用户行为因素与PageRank算法相结合的URank算法。利用网络中用户发布信息的转发率、评论率以及是否认证等行为因素,综合用户自身质量... PageRank算法在计算用户影响力方面只考虑用户间的跟随关系,导致计算结果准确性低下。为此,提出一种将用户行为因素与PageRank算法相结合的URank算法。利用网络中用户发布信息的转发率、评论率以及是否认证等行为因素,综合用户自身质量与追随者质量,得到用户影响力。基于SIR传播模型的实验结果表明,URank算法在计算准确性方面优于PageRank算法。 展开更多
关键词 社交网络 用户影响力 PAGERANK算法 用户行为 传播模型
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符合纵横相似结合分布规律的组合交通量预测模型 预览
13
作者 李松 袁强 +1 位作者 李岩芳 王鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期68-73,共6页
针对目前交通量预测过程中忽视交通变化固有规律的问题,从不同角度对交通量变化趋势进行了分析,提出符合一种纵横相似结合分布规律的组合交通量预测模型,利用交通量变化过程中相邻年间相同时期的纵向相似性和同年间相邻日期间的横向相... 针对目前交通量预测过程中忽视交通变化固有规律的问题,从不同角度对交通量变化趋势进行了分析,提出符合一种纵横相似结合分布规律的组合交通量预测模型,利用交通量变化过程中相邻年间相同时期的纵向相似性和同年间相邻日期间的横向相似性求解出被预测天的横纵相似分时交通量数据,并将其与通过单天交通量分布规律求解出的分时分布交通量数据相叠加,最终实现对交通量的预测。结果表明:各阶段预测结果的平均绝对误差均在6%以内,且能够对工作日、周末以及节假日不同类型的日期进行交通量预测。 展开更多
关键词 交通工程 纵横相似 分布规律 高速公路 交通量预测
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高校环境类实验室安全风险评估探索 预览 被引量:1
14
作者 王敏 田端正 +1 位作者 施小平 李松 《浙江化工》 CAS 2017年第7期39-42,共4页
环境类实验室存在安全风险,必须加以防范。针对环境类实验室的特点,采用风险评估理论,指出了影响环境类实验室安全的主要因素和事故类别。结合模糊综合评价模型,对环境类实验室主要的事故风险进行综合评价,得到定量的评价结果。
关键词 环境类实验室 模糊综合评价 安全风险评估
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基于CNN算法的网络信任等级模型研究 预览 被引量:1
15
作者 王鹏 杨华民 +2 位作者 邱宁佳 杨迪 李松 《长春理工大学学报:自然科学版》 2017年第4期93-98,共6页
提出一种基于CNN算法的网络信任等级模型,解决用户节点信任值的高低对整个网络信任度造成影响问题。使用设定好的卷积神经网络对用户节点数据进行训练,完成用户信任等级分类工作,在提高执行效率的基础上,对数据完成有效分类,确定用户特... 提出一种基于CNN算法的网络信任等级模型,解决用户节点信任值的高低对整个网络信任度造成影响问题。使用设定好的卷积神经网络对用户节点数据进行训练,完成用户信任等级分类工作,在提高执行效率的基础上,对数据完成有效分类,确定用户特征属性的具体维度范围,并通过噪声、运行时间、准确率和分类精度等不同方面对不同算法进行对比验证模型,实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。 展开更多
关键词 CNN 信任模型 信任等级分类 模型验证
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室内装饰施工管理的特点与有效措施 预览 被引量:1
16
作者 李松 《黑龙江科学》 2016年第13期52-53,共2页
当前,室内装饰施工面临着很多难题,首要解决的就是室内装饰施工问题。施工的质量和水平须不断完善,才能保证工程质量的稳定提升。施工企业的相关人员需要结合实际施工的情况,对施工管理机制、施工工艺、施工材料进行改善,同时需要采用... 当前,室内装饰施工面临着很多难题,首要解决的就是室内装饰施工问题。施工的质量和水平须不断完善,才能保证工程质量的稳定提升。施工企业的相关人员需要结合实际施工的情况,对施工管理机制、施工工艺、施工材料进行改善,同时需要采用有效的措施来处理室内装饰施工中的问题,进而为人们提供更优质的生活环境。 展开更多
关键词 室内装饰 施工管理特点 解决措施
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基于Tit-for-Tat的BitTorrent网络经济模型 预览
17
作者 刘衍珩 伊泽众 +1 位作者 王爱民 李松 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期780-784,共5页
针对Bit Torrent网络中节点的“搭便车”行为会严重影响正常节点的下载进度以及整个网络性能的问题,提出了一种基于“以牙还牙”机制的经济模型.类比于现实社会的商品交易以及信用体系,在考虑了节点的上传下载行为的周期性表现以及文件... 针对Bit Torrent网络中节点的“搭便车”行为会严重影响正常节点的下载进度以及整个网络性能的问题,提出了一种基于“以牙还牙”机制的经济模型.类比于现实社会的商品交易以及信用体系,在考虑了节点的上传下载行为的周期性表现以及文件块在节点中的动态分布状况后,设计了由节点财富值、文件块的定价以及节点透支额度组成的Bit Torrent经济模型;并将该经济模型应用到“以牙还牙”机制中.在提出的经济模型中,节点间的资源传播作为一种交易,在未达到透支额度条件下节点按照文件块的定价进行交易,从而使得节点的财富值发生变化.仿真实验结果表明:在相似的资源传播速度下,该经济模型对free-rider节点的屏蔽效果要明显优于单纯的“以牙还牙”机制. 展开更多
关键词 BITTORRENT 搭便车 “以牙还牙” 经济模型
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P2P流媒体中动态分级传输模型及传输算法 预览 被引量:2
18
作者 刘衍珩 李松 王爱民 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期259-264,共6页
针对流媒体直播系统中因带宽利用率低带来的传输延迟过高的问题,提出了根据节点上传带宽进行动态分级的传输模型。给出了模型初始分级及动态调整的量化依据和方法,并设计了在该模型下的并发传输算法。同级节点并发地进行数据主动传输,... 针对流媒体直播系统中因带宽利用率低带来的传输延迟过高的问题,提出了根据节点上传带宽进行动态分级的传输模型。给出了模型初始分级及动态调整的量化依据和方法,并设计了在该模型下的并发传输算法。同级节点并发地进行数据主动传输,同时每个级别节点以几何增长率产生种子并不断向其直接下级节点发送,不断加速该级别节点内部的并发传输,从而实现了带宽的最大化利用并降低了传输的整体延迟。与现有的传输算法进行了仿真对比,结果表明:并发传输算法在将数据内容切分到足够多的份数时,数据块传递到全部节点所花费的总时间单元及节点耗费的平均时间单元均最少。 展开更多
关键词 计算机应用 P2P流媒体 动态分级传输 传输算法
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BT网络中基于声望值的信任管理模型 预览
19
作者 刘衍珩 唐伯浩 +1 位作者 李松 王爱民 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1581-1585,共5页
针对BitTorrent网络中free-riding行为导致文件分享速率降低、上行带宽浪费的问题,提出一种基于声望值的信任管理模型。模型使用"上传信任值"与"评价可信值"两种评价标准迭代计算的方式对节点在网络中的表现予以评价,结合节点的下... 针对BitTorrent网络中free-riding行为导致文件分享速率降低、上行带宽浪费的问题,提出一种基于声望值的信任管理模型。模型使用"上传信任值"与"评价可信值"两种评价标准迭代计算的方式对节点在网络中的表现予以评价,结合节点的下载行为和上传行为,避免节点针对单一评价标准做出相应欺骗行为,通过多个指标识别不诚实节点,降低free-riding节点获得资源的机会。PeerSim仿真实验结果表明:该模型可以有效屏蔽free-riding行为,提高BitTorrent网络的文件分享速率,对女巫攻击和勾结攻击具有较好的屏蔽效果。 展开更多
关键词 计算机应用 BITTORRENT 声望值 信任
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基于蚁群算法的智能交通最优路径研究 预览 被引量:6
20
作者 李松 张异 龚跃 《长春理工大学学报:自然科学版》 2015年第4期122-126,共5页
针对车辆智能交通最优路径问题,提出一种实时规划的蚁群算法。在该算法搜索过程中加入针对具体问题的局部搜索寻优算法,在启发函数中引入搜索方向,改进信息素更新策略,限制信息素轨迹量。利用智能交通道路模型对改进算法进行比较分... 针对车辆智能交通最优路径问题,提出一种实时规划的蚁群算法。在该算法搜索过程中加入针对具体问题的局部搜索寻优算法,在启发函数中引入搜索方向,改进信息素更新策略,限制信息素轨迹量。利用智能交通道路模型对改进算法进行比较分析。实验结果表明,改进后的蚁群算法能够有效地解决车辆实时路径诱导问题,实现车辆实时路径诱导,具有良好的收敛性和寻优性。 展开更多
关键词 蚁群算法 智能交通 最优路径
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