基于注意力机制的车辆轨迹预测模型

对于自动驾驶系统而言,准确预测车辆轨迹是提高道路安全性和驾驶舒适性的关键。基于长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制,文章提出了一种改进的车辆轨迹预测模型。通过引入时空注意力机制,该模型能够自适应地聚合车辆历史轨迹和周围环境信息,从而更准确地预测未来轨迹。实验结果显示,与传统LSTM模型相比,该模型在所有预测时间点上均显示出更低的根均方误差,且其性能提升在长期预测任务中更为显著。这证实了注意力机制在处理车辆轨迹预测长期依赖问题上的有效性。

变压器铁芯接地系统限流装置应用效果分析

对变压器铁芯接地装置运行原理进行了详细阐述,通过对比正常运行的一点接地和故障状态下的多点接地,论述了铁芯接地系统限流装置的原理和作用,并分析在一点接地和多点接地情况下的应用效果,为变压器是否选择铁芯接地装置提供了简易参考依据。合理运用变压器铁芯接地电流限流装置,有助于及时发现故障,并及时限制接地电流,保障变压器的安全稳定运行。