11、2050年交通出行与智能交通发展展望

2050年交通出行与智能交通发展展望

1. 欧洲B2B - 3车辆现状与预测

在欧洲,B2B - 3车辆主要包括巴士和旅游客车,尽管它们需求差异较大,但通常归为同一类别,总数约70万辆。巴士每日续航可能只需几百公里,而旅游客车需求更高,在有司机团队轮换驾驶的情况下,24小时续航可达2000公里。当旅游客车向电动推进发展时,不仅需要“可轮换司机”,还需要可更换电池。

以下是欧洲B2B - 3车辆在2020 - 2060年的情况预测表格:
|类型|2020年|2030年|2040年|2050年|2060年|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|B2B - 3 - 10|700,000(100%)|700,000|350,000|0|0|
|B2B - 3 - 11| |350,000|700,000|0| |
|B2B - 3 - 14| | | |700,000| |
|总计|700,000|700,000|700,000|700,000|700,000|
|PDC|700,000|700,000|700,000|700,000|0|

注:(10) 为配备内燃机的巴士和旅游客车;(11) 为从内燃机向带电池更换的插电式混合动力车的转换;(14) 为从带电池更换的插电式混合动力车向先进驱动电动移动(ADEM)的转换。

从表格可以看出,到2050年欧洲B2B - 3车辆将实现全电动化,到2060年将完全基于ADEM移动模式。

2. 电动汽车发展现状与问题

目前电动汽车市场渗透率仅0.2%,发展几乎处于

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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