基于GCN-Transformer模型的短时交通量确定性预测

为提高短时交通量的预测精度,充分利用交通网络的拓扑结构与时序信息,本文提出了一种基于GCN-Transformer模型的短时交通量确定性预测。首先读取并预处理四个方向的交通流量数据,构建路网结构邻接矩阵,划分数据集。然后利用GCN提取特征并进行图卷积操作,将输出作为Transformer模型的输入来学习时序信息。最后使用训练好的模型进行预测,并计算评价指标。研究结果表明,本文所提出的混合预测模型GCN-Transformer拥有较好的结果,在采用的四个评价指标中,RMSE、MAE、RMSPE和MAPE的值分别为9.886%、7.977%、11.018%、11.734%。

机床专用夹具分析研究

本文基于专用夹具的设计和加工要求,举例分析其各部件尺寸、加工定位方案以及夹紧力计算过程,旨在提高产品质量和生产效率。