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公开(公告)号:CN112767692A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202011612835.4
申请日:2020-12-30
申请人: 兰州理工大学
摘要: 本发明公开了基于SARIMA‑GA‑Elman组合模型的短时交通流量预测系统,属于智能交通系统车流量预测技术领域。本发明通过SARIMA模型的建模、Elman‑RNN预测、SARIMA‑GA‑Elman组合预测、线性预测和非线性预测这五个步骤来实现。本发明训练神经网络往往要耗费大量时间成本,本发明提出了一种新颖的优化方法来解决这个问题。首先,基于GA训练Elman‑RNN的权值和阈值得到最优解的区间临近值,然后使用Elman‑RNN的梯度下降算法继续训练得到最终的权值和阈值。这种优化方式和迁移学习非常相似,可以提高模型的训练效率。本发明利用经过SARIMA预测后的预测误差构建Elman‑RNN非线性模型。预测误差排除了线性因素和日周期因素的干扰,包含交通流的非线性特征。两个模型充分考虑了交通流的周期性,线性和非线性特征。
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公开(公告)号:CN111924375A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010795292.8
申请日:2020-08-10
申请人: 兰州理工大学
摘要: 本发明公开了一种智能垃圾回收系统,包括:超声波传感器,安装在垃圾桶的桶盖上,用于实时监测垃圾桶内垃圾距离桶盖的高度,当超过垃圾桶高度80%时,通知清洁人员进行清理;JHBL悬臂式传感器,安装在垃圾桶内底部,用于实现垃圾桶内垃圾的称重,并将采集的重量信息换算成对应的积分数值;红外传感器和单片机,用于实现垃圾桶的桶盖的自动启闭;配套微信小程序,用于实现所投放垃圾的选择、垃圾桶满溢情况的查看、用户积分值的查看和兑换。本发明可以精确的计算每次垃圾回收量返送用户积分,用户积分可以兑换精美小礼品,同时具有语音报警功能,提示垃圾是否溢出,手机app在线交互,操作简单,方便,快捷,增强趣味性和用户体验。
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