27、高级道路建模:从同行道路交叉口到优化设计

高级道路建模:从同行道路交叉口到优化设计

1. 同行道路交叉口建模概述

在进行同行道路交叉口建模时,需要明确建模和设计是不同的概念。建模是构建一个能反映特定趋势和设计约束的模型,但并不涉及具体的设计信息。以下是建模的基本步骤:
1. 理解交叉口工作原理 :通过屏幕上的示意图或小比例绘图,确定建模的指导方针、趋势和设计约束,但暂不设定具体的高程。
2. 规划所需元素 :确定创建合适的基线、区域和目标所需的对齐方式、剖面和组件。基线是道路的水平和垂直基础,每个基线由对齐方式和相应的完工地面(FG)剖面组成。
3. 划分区域 :将每个基线划分为不同的区域,在这些区域中应用不同的组件或目标。

1.1 所需基线和区域

基线 描述
左路面边缘 代表道路左侧边缘的基线
主路 主道路的基线
右路面边缘 代表道路右侧边缘的基线
第二条道路 与主路相交的第二条道路的基线

1.2 所需区域

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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