交互动态图卷积及概率稀疏注意力的交通流预测方法

    公开(公告)号:CN117290707A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311424813.9

    申请日:2023-10-31

    摘要: 交互动态图卷积及概率稀疏注意力的交通流预测方法,所述的交通流预测方法,IDG‑PSAtt方法由交互式动态图卷积网络IDGCN和时空卷积块ST‑Conv Block以及概率稀疏自注意力机制ProbSSAtt Block构成;步骤一、IDGCN将交通流时间序列按间隔划分,并交互共享捕捉的动态时空特征;步骤二、ST‑Conv Block捕获同一位置交通流的复杂时间依赖性和同一时间步长上邻近位置交通流的动态空间相关性;步骤三、ProbSSAtt Block捕获动态时空特征以提高IDG‑PSAtt方法的中长期预测性能;步骤四、构建一种由自适应邻接矩阵和可学习邻接矩阵融合生成的动态图卷积网络,以学习道路网络节点间隐藏的动态关联;步骤五、通过预测层进行交通流预测。

    野外生存智能背包
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114568810A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210198791.8

    申请日:2022-03-02

    摘要: 本发明涉及野外生存智能背包,所述系统总体设计包括鸿蒙开发和硬件设计与编程两大模块,所述硬件部分包括Hi3861V100处理器、SHT30温湿度传感器模块、BMP280气压计模块、ATK1218‑BD北斗导航定位模块、MAX30102生命体征监测模块、供电模块和警示灯带,所述软件部分包括数据层、用户交互层、逻辑层和基于鸿蒙操作系统的手机APP。本发明的有益效果是:该野外生存智能背包,可以对在户外的气候温湿度、运动员心率等使用相应的传感器进行检测,与手机APP进行数据交互,其次利用北斗卫星导航系统的定位功能实时追踪运动员的行程轨迹,采用特殊面料对运动员提供保暖防护,选择环保低耗的太阳能发电,此款智能背包的创新性设计,能够最大程度地为运动员的出行提供安全保障。

    一种基于PD-BPSO技术的任务卸载决策方法

    公开(公告)号:CN111930435A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010668414.7

    申请日:2020-07-13

    IPC分类号: G06F9/445 G06F9/50 G06N3/00

    摘要: 一种基于PD-BPSO技术的任务卸载决策方法,首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子,表示为Qi={Di,Ci,Timax},其中,Di代表该粒子数据量大小,Ci为执行该粒子所需的CPU周期数,Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解,而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策,建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优,用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置,gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。

    一种基于PD-BPSO技术的任务卸载决策方法

    公开(公告)号:CN111930435B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202010668414.7

    申请日:2020-07-13

    IPC分类号: G06F9/445 G06F9/50 G06N3/006

    摘要: 一种基于PD‑BPSO技术的任务卸载决策方法,首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子,表示为Qi={Di,Ci,Timax},其中,Di代表该粒子数据量大小,Ci为执行该粒子所需的CPU周期数,Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解,而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策,建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优,用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置,gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。

    一种基于注意力机制的ME-MBiGRU短时交通流量预测方法

    公开(公告)号:CN113919593A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111336233.5

    申请日:2021-11-12

    摘要: 本发明公开了一种基于注意力机制的ME‑MBiGRU短时交通流量预测方法,包括改进的集合经验模态分解、多层双向门控循环单元和注意力机制的组合模型,改进的集合经验模态分解简称MEEMD,MEEMD是一种基于排列熵的改进集合经验模态分解方法,该方法利用互补集合经验模态分解对含有噪声的时间序列进行分解,计算每一个分量的排列熵值,根据排列熵值Hp来确定数据中存在的异常值,并将其剔除;再对剩余的数据进行经验模态分解。本发明公开的基于注意力机制的ME‑MBiGRU短时交通流量预测方法通过改进的集合经验模态分解对数据进行分解;为更加充分的提取交通流的时间特征,采用多层双向门控循环单元和注意力机制对模型进行训练。

    一种智能鱼缸系统及方法

    公开(公告)号:CN111316951A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN202010271203.X

    申请日:2020-04-08

    摘要: 本发明公开了一种智能鱼缸系统及方法,涉及智能鱼缸,其中的一种智能鱼缸系统包括智能灯控模块、智能净水模块、语音交互模块、智能温控模块、液晶显示模块、人脸识别模块、主控模块;主控模块,用以控制智能灯控模块、智能净水模块、语音交互模块、智能温控模块、液晶显示模块、人脸识别模块。本发明结合语音识别技术和讯飞机器人,实现人机交互;语音远程控制,方便操作;采用原子镜与显示屏结合,呈现美观镜面显示效果;支持Wifi连接和有线连接,自动更新日期,时间;结合大数据技术,实现科学的,可靠的,专业的,省事的养鱼。

    一种激光水平仪
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116793319A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310673029.5

    申请日:2023-06-08

    摘要: 本发明公开了一种激光水平仪,涉及激光水平仪技术领域,包括控制系统、底盘、稳定器、激光模块、通信模块、遥控模块、电源模块,所述控制系统包括协处理器模块、图像识别模块、声音识别模块,所述图像识别模块包括手势识别传感器、摄像头模块、计算单元。本发明通过利用可全向移动的底盘,能够在复杂的施工环境中向各个方向移动,使得产生的激光线在施工环境中没有任何死角;利用稳定器,能够让激光模块产生的一字线、十字线在空间中任意位置投射,利用无线遥控技术、图像识别技术、声音识别技术,用户可以无接触远距离控制底盘在地面全向移动、控制稳定器在空间的旋转、控制激光模组产生水平线、垂直线、十字线、斜线。

    基于Transformer的扩散图注意力网络交通流预测方法

    公开(公告)号:CN116504060A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310483068.9

    申请日:2023-05-01

    IPC分类号: G08G1/01 G06N3/0464 G06N3/08

    摘要: 基于Transformer的扩散图注意力网络交通流预测方法,所述的交通流组合预测方法,T‑DGAN方法采用Transformer编码器‑解码器架构,其中编码器和解码器包含多个时空卷积网络模块(ST‑Conv Block)和扩散图注意力模块(DGA‑Block),ST‑Conv Block通过时间门控卷积网络和空间卷积网络分别捕获交通流的时间依赖性和空间相关性,DGA‑Block利用查询键值自注意力机制自适应学习每个扩散步的扩散参数,并动态更新邻接转移矩阵,以捕获交通流的动态空间相关性。此外,解码器增加了信息辅助模块,以聚合编码器和解码器之间的交通流信息。

    一种正交频分和时分联合的业务信道划分与分配方法

    公开(公告)号:CN112672310B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202011407871.7

    申请日:2020-12-04

    IPC分类号: H04L47/70 H04W4/40 H04W72/04

    摘要: 本发明公开了一种正交频分和时分联合的业务信道划分与分配方法,属于车联网中的无线信道分配技术领域。本发明把6个业务信道周期内的信道资源划分为OFDM‑TDMA资源块,并按照节点入网的优先次序把资源块分给节点的方式进行分配。本发明在频域和时域上同时对信道资源进行划分,从而克服了相对于节点数量而言信道资源不足的问题。本发明把划分的业务信道资源块按次序固定分配给接入网络的节点,代替随机竞争过程,避免了因为竞争带来的冲突问题。通过采用本发明中的方法,缩短了大量节点请求接入信道时带来的退等延迟。本发明的方法有效解决了高速密集节点群由于节点密度大和运动速度快带来的无法及时接入信道并快速传输业务数据的问题。