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机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
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基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。 相似文献
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本文基于复杂网络理论和邮件数据集,建立安然公司高层管理者之间的组织结构关系。采用基于通信行为和邮件内容两种方法对人物关系网络进行构建,进而发现其社区结构的关键人物。针对庞大的通信数据,给出数据处理流程图和详细说明。利用SimpleKmeans算法对人物关系网络的群集行为进行分析,挖掘出网络关键节点。采用Weka软件和Ucinet软件绘制关系网络图,分析结果具有一定的参考价值和实际意义。 相似文献
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