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时间依赖

时间依赖的相关文献在1994年到2022年内共计101篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、药学、数学 等领域,其中期刊论文62篇、会议论文4篇、专利文献59681篇;相关期刊51种,包括管理科学学报、科技进步与对策、燕山大学学报等; 相关会议4种,包括2015年中国生物医学工程联合学术年会、北京力学会第十九届学术年会、第七届全国Web信息系统及其应用学术会议、第五届全国语义Web与本体论学术研讨会、第四届全国电子政务技术及应用学术研讨会等;时间依赖的相关文献由241位作者贡献,包括夏秀峰、李佳佳、孙景昊等。

时间依赖—发文量

期刊论文>

论文:62 占比:0.10%

会议论文>

论文:4 占比:0.01%

专利文献>

论文:59681 占比:99.89%

总计:59747篇

时间依赖—发文趋势图

时间依赖

-研究学者

  • 夏秀峰
  • 李佳佳
  • 孙景昊
  • 谭国真
  • 刘晓路
  • 张兴
  • 彼得·莱佩斯卡
  • 德文·托特
  • 王源
  • 秦小麟
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 姚晓敏; 张心蓝; 张振国
    • 摘要: 交通状况预测是智能交通系统的一个重要组成部分,而车流量是交通状况最直接的体现,因而对交通流量进行预测具有重要的应用价值。一方面,城市中的道路本身带有空间拓扑性质,另一方面车流量随时间动态变化。因此交通流量预测问题的关键在于对数据中存在的时间和空间依赖进行建模。针对这一特性,使用神经网络模型和注意力机制来探索交通流量数据中的时空依赖关系,提出基于时间图注意力的交通流量预测模型。空间依赖方面,使用图卷积网络与注意力结合的学习算法对不同影响程度节点分配不同的权重,加入节点自适应学习,有效提取空间特征;时间依赖方面,使用时序卷积网络对时间特征进行提取,通过扩张卷积扩大感受域从而捕获较长时间序列数据的特征。由图注意力网络和时间卷积网络构成一个时空网络层,最终连接到输出层输出预测结果。该模型使用图卷积神经网络和注意力机制结合的方式提取空间特征,充分考虑了道路间的空间关系,利用时序卷积网络捕获时间特征。在两个真实的数据集上进行实验后发现,在未来15 min、30 min、60 min的时间段内该模型都有良好表现,结果优于现有基准模型。
    • 金超奇; 徐长节; 江平; 颜建伟; 程超; 章立辰
    • 摘要: 固结系数的不确定性是传统固结理论计算局限性的根本原因,传统固结理论计算忽略了在固结过程中渗透系数k和孔隙比e随固结状态和时间的变化。基于工程常用的5种渗透系数预测模型,结合固结度与侧限压缩量的关系,推导出孔隙比e_(t)的时间函数,构建渗透系数与时间及固结应力依赖的计算公式。将构建的渗透系数计算式代入固结系数C_(v)中,同时考虑固结状态、固结应力及时间的影响,对经典Terzaghi一维固结理论进行修正。利用已有的试验数据进行对比,讨论预测公式的适用性。最后通过工程案例计算,与Terzaghi一维固结方程和其他修正固结理论对比,结果表明:当上覆荷载较大时,需要考虑固结系数C_(v)的变化;同时,对比其他修正固结理论,证明了考虑孔隙比e和渗流系数k随时间变化过程的必要性。
    • 李楠; 胡蓉; 钱斌; 金怀平; 于乃康
    • 摘要: 针对一类考虑城市交通拥堵情况的时间依赖型多时间窗车辆路径问题(time-dependent vehicle routing problem with multiple time windows,TD_VRPMTW),提出一种混合离散灰狼算法(hybrid discrete grey wolf optimizer,HDGWO)进行求解。在HDGWO中,设计了新的灰狼个体更新公式,采用基于客户排列的整数编码方式,使算法可直接在离散问题解空间中执行基于标准灰狼算法个体更新机理的全局搜索;设计了基于问题性质的种群初始化策略,用于生成具有高质量和多样性的初始种群;引入头狼信息交流公式,用于探索头狼形成的优质解空间;构造具有多种局部搜索操作的自适应变邻域局部搜索策略,用于增强算法的局部搜索能力。结果表明:HDGWO可有效求解TD_VRPMTW。
    • 宋元隆; 吕光宏; 王桂芝; 贾吾财
    • 摘要: 精确和实时的网络流量预测在SDN网络中扮演着重要角色,同时对流量工程、网络控制起到重要作用.由于网络拓补的约束和时间的动态变化,即空间和时间特征,使得网络流量预测问题已经成为一个公认的科学问题.为了有效提取空间和时间特征,提出一种基于神经网络的预测模型,即结合了图卷积和门控循环单元的模型.图卷积网络可以有针对性地提取到复杂拓补的空间特征,同时门控循环单元能提取到流量的时间特征,两者的结合可以有效地预测软定义网络中的流量.在模型性能比较方面,将提出的GCGRU与经典方法进行了比较.评估指标包括MSE,RMSE,MAE.实验结果表明,GCGRU能够更有效地进行流量预测.
    • 珠兰; 马潇; 刘卓凡
    • 摘要: 城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在:不同道路拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成的环境污染也有较大差异.因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路径和出发时间降低运输成本、减少环境污染.模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点处的出发时间寻求成本最优的运输方案.本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间.并通过响应面分析法(RSM)调试算法关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性.本文基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本.此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染.
    • 刘林青; 陈紫若
    • 摘要: 基于产品空间理论,利用1962―2015年128个国家和地区783个产业出口贸易数据,借助最新发展的时间指数随机图模型(TERGM),深度剖析中国优势产业组合的动态演化机制.研究发现,中国优势产业组合存在显著的中心―边缘宏观网络结构特征,且由星型和三角形两种结构依赖所驱动,分别意味着轴式发展路径和链式发展路径.进一步地,动态ERGM研究结果表明,我国实施的渐进式发展战略存在时间依赖,且呈现出较强的"自稳定性".结论表明,TERGM能够有效解决产品空间中的结构依赖和时间依赖问题,是系统描述和检验网络演化的有力分析工具,并且透过微观网络构局揭示中国优势产业组合的动态演化机制,为更好地分析产业结构的网络互赖性,实现产业转型升级提供指导.
    • 于文静; 余洁; 徐凌宇
    • 摘要: Sample entropy is a nonlinear method to measure the complexity of time series and widely applied in various fields. However, studies have shown that the entropy is not always related to the complexity of time series. To solve this problem, multi-scale entropy is proposed to measure the complexity of time series over different scales. However, considering that this method does not solve the problem of sample entropy in measuring the complexity of time series, a modified sample entropy based on time dependent is proposed and applied in the stock closing price and volume time series to study their corresponding complexity relations. At the same time, combined with multi-scale method, the complexity of closing time series and volume time series is measured over different scales. The experiment shows that the complexity of the closing price time series and volume time series can reveal a certain rule of stock development. In addition, the closing price sequence can maintain consistency on different scales, while the entropy value changes of the volume sequence at different scales have different trends, and the closer the stock type is, the closer the entropy change curve is.%样本熵是一个度量时间序列复杂度的非线性方法,广泛应用于各领域.然而,研究表明熵值的大小并不总是和时间序列的复杂性相关.为了解决这个问题,提出了多尺度熵,用来度量不同尺度下的时间序列的复杂度.但是,考虑到这种方法并没有解决样本熵在度量时间序列复杂度的问题,提出了基于时间依赖的改进样本熵,并将其用在股票收盘价和成交量时间序列上,研究它们对应的复杂度关系.同时,结合多尺度的方法,衡量不同尺度下股票收盘价时间序列和成交量时间序列的复杂性.实验结果表明,从收盘价时间序列和成交量时间序列的复杂度变化上能够揭示一定的股票的发展规律.另外,收盘价序列在不同的尺度上能够保持一致性,而成交量序列在不同的尺度上熵值变化则有不同的趋势,且股票类型越接近,熵值变化曲线也越接近.
    • 李佳佳; 沈盼盼; 夏秀峰; 刘向宇
    • 摘要: 在现存的反向k近邻查询方案中,比较高效的研究大多集中在欧氏空间或者静态路网,对时间依赖路网中的反向k近邻查询的研究相对较少.已有算法在兴趣点密度稀疏或者k值较大时,查询效率较低.对此,提出了基于子网划分的反向k近邻查询算法mTD-SubG.首先,将整个路网划分为大小相同的子网,通过子网的边界节点向其他子网进行扩展,加快对路网中兴趣点的查找速度;其次,利用剪枝技术缩小路网的扩展范围;最后,利用已有时间依赖路网下的近邻查询算法,判定查找到的兴趣点是否为反向k近邻结果.实验中将mTD-SubG算法与已有算法mTD-Ea-ger进行对比,结果表明mTD-SubG算法的响应时间比mTD-Eager算法减少了85.05%,遍历节点个数比mTD-Eager算法减少了51.40%.
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