融合节假日及天气特征的VMD-SSA-LSTM的高铁站出租车需求预测

  

针对高铁站出租车供需失衡的问题,为了快速疏散高铁站旅客,并最大限度地减少旅客和司机的等待时间,提升旅客出行体验,提出一种融合节假日及天气特征的VMD-SSA-LSTM模型预测高铁站出租车需求量。首先,使用变分模态分解（VMD）分解时间序列数据,以解决高铁站客流量不平稳的问题;其次,利用麻雀搜索算法（SSA）简化长短期记忆（LSTM）网络参数的选择过程;最后,结合多种环境特征预测某高铁站的出租车需求。人工采集该高铁站出租车需求的时间序列数据以及天气和节假日等特征后的实验结果表明,构建的融合多种特征的VMD-SSA-LSTM模型的平均绝对误差（MAE）为0.920 3、均方根误差（RMSE）为1.289 5、平均绝对百分比误差（MAPE）为0.187 6%,而拟合优度（R²）为0.991 0,显示所提模型适用于铁路枢纽的出租车需求量短时预测。… …   相似文献

徐志君;刘曦;郭媛;王宝锋;吴雅倩;桂小林 《计算机应用》2025,(S1):121-126

惩罚逻辑回归预测航班延误问题

  

针对传统统计方法和机器学习技术在处理多重共线性数据时的局限性,探究惩罚逻辑回归（PLR）在航班延误预测中的有效性。首先,回顾航班延误的背景及现状,并分析现有的相关研究所面临的挑战;其次,介绍逻辑回归及其3种惩罚形式(LASSO、L₂和弹性网（EN）)的理论基础,并探讨它们在航班延误分析中的应用潜力;最后,为了验证PLR方法的有效性,利用真实航班数据进行实验分析。实验结果表明,PLR有效地解决了航班数据中的多重共线性问题,且预测准确度有显著提升。其中,L₂-PLR模型的运行最快,LASSO-PLR模型在预测精度上表现最佳,弹性网惩罚逻辑回归（EN-PLR）模型则在运行速度和预测精度之间达到平衡。… …   相似文献

陈伟;霍群 《计算机应用》2025,(S1):194-197

多设备联动的逻辑驱动框架及实例

  

在工控嵌入式应用中,采用程序控制模式进行数据采集（DAQ）时,存在CPU资源占用高和不能完成高频率DAQ的问题,提出一种通用逻辑驱动框架并通过实例验证。首先,从技术原理上分析现有程序控制DAQ的实现模型;其次,在操作系统层面实现逻辑驱动框架和相应驱动;再次,使用脉冲宽度调制（PW… …   相似文献

彭志航;张国栋;吴子豪 《计算机应用》2025,(S1):206-209

烟草产品研发系统新型技术转型研究与应用

  

针对传统烟草工业产品研发系统效率低和创新不足等问题,提出采用微服务架构、业务中台、云计算、大数据和人工智能（AI）等新技术研究与应用的解决方案。首先,详细介绍系统架构设计、服务拆分与设计、数据库设计、界面设计、系统集成和安全策略实施等步骤;其次,通过实际应用验证新技术的有效性和取… …   相似文献

丁之;吴宏;谢立华;倪杨 《计算机应用》2025,(S1):218-221

基于BERT和白化矩阵的相似编程题目推荐

  

目前大部分题目推荐系统基于人工筛选或利用大数据推荐,较少考虑题目本身的信息。为改善在线教育编程平台的用户体验,在有限的条件下为学生推荐合适的题目,提出一种结合动态词向量优化和文本、标签信息融合的深度学习模型——基于文本和标签信息融合和BERT白化的长短期记忆网络（TLFBW-LS… …   相似文献

张思赟;柴春来;叶航;于晓;陈东烁 《计算机应用》2025,(S1):43-48

抑制非目标干扰的单流纯Transformer跟踪算法

  

针对单流纯Transformer跟踪算法搜索区域中的相似信息或混乱背景等非目标信息的干扰会影响相关性计算的问题,提出一种抑制非目标干扰的单流纯Transformer跟踪算法。首先,构建抑制非目标干扰模块,该模块采用高相似token合并策略,当高相似token包含目标信息时,合并操… …   相似文献

顾龙雨;张伟;高赟 《计算机应用》2025,(S1):60-66

融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习模型

  

传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的应用效果,提出融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习… …   相似文献

冯勇;徐涵琪;贾永鑫;徐红艳;王嵘冰 《计算机应用》2025,(S1):19-23

基于查询感知和信息压缩的检索增强语言模型

  

检索增强生成（RAG）已经成为了解决大语言模型（LLM）存在幻觉、无法获取最新知识等问题的主要方法。然而,目前的RAG方法普遍将检索到的所有文档一起输入到LLM中,没有对不相关的文档进行识别,并且没有考虑单个文档中的噪声对LLM性能的影响,而这些不相关的文档和文档中的噪声会误导L… …   相似文献

何欣洋;何智毅;任思远;彭程 《计算机应用》2025,(S1):24-29

基于能见度增强的森林火灾烟雾检测方法

  

针对当前森林火灾烟雾检测方法的烟雾识别准确度低和网络模型规模较大的问题,提出一种利于部署到边缘计算设备的基于YOLOv8的森林火灾烟雾检测方法。首先,基于YOLOv8框架,用GD(Gather and Distribute)机制替换YOLOv8中CSP(Cross Stage P… …   相似文献

李铜;陈才华;刘军军 《计算机应用》2025,(S1):251-256

基于贝叶斯智序网络和自适应阈值的信令风暴预测算法

  

在5G移动通信时代,恶意软件或行为不当的应用程序可能触发移动网络信令风暴,导致设备电量耗尽且占用过多的带宽,带来严重危害。信令风暴预测可以帮助识别和监控信令流量,及时采取措施应对信令风暴。现有的基于固定阈值预测信令风暴的方式无法准确及时地反映信令风暴的实时态势,具有一定的局限性。… …   相似文献

王睿;梅文明;刘新;刘冬兰;金正平;李卓乐;唐世翔;梁宇辰 《计算机应用》2025,(S1):202-205