基于LSTM-SVR的地铁客流量预测研究

在日常生活中,交通管理部门需要精准、及时地预测地铁客流量,以帮助出行者规划出行路线,节约出行时间,缓解交通拥堵问题。文中从组合不同模型的角度出发,尝试探索了更准确的数据预测。首先,时间序列数据特征适用于LSTM模型处理,借助该模型可以实现极强的特征提取功能;其次,支持向量回归(SVR)是一种基于SVM的回归算法,具有高维的表达能力,在数据拟合上具有显著优势。文中结合LSTM与SVR构建组合模型,并借助实际的仿真实验数据验证了组合模型的有效性。另外,为使结果更具说服力,文中还比较分析了最近邻回归(KNN)模型的实验数据。

基于大数据的Java课程教学方法改革研究

大数据时代对Java课程改革具有重要意义,其旨在使Java课程更贴近当前技术发展的需求,提升学生的实际应用能力和竞争力。文中主要围绕成都文理学院一流本科课程建设,结合应用型人才培养原则及专业核心课程目标,研究并探索大数据时代下的Java课程改革,以更好地培养符合大数据时代发展需要的Java人才,推动行业技术和产业的发展。

基于Python的Spark RDD案例研究

人工智能需要通过大数据训练生成模型,因此人工智能离不开大数据的数据支撑,而大数据也离不开人工智能机器学习算法等的高级分析.Python语言作为人工智能、机器学习算法等的主流语言,Spark以RDD作为大数据的主要数据抽象模型,文中将Python与Spark RDD相结合来进行应用案例研究分析,使Python既可以应用于机器学习算法研究也可以应用于大数据分析,通过这种方式可以给企业、研发人员提供更加方便、简单、高效的解决方案.

PMSM精确反馈线性化的稳速控制

为了探索永磁同步电机PMSM的输入-输出精确反馈线性化的解耦模型,以得到更好的稳速控制性能,本文首先应用最为广泛的PMSM作为研究对象,采用微分同胚变换和反馈线性化理论,适当处理负载转矩以改进PMSM及其变流器的非线性行为。然后基于PMSM的输入-输出精确反馈线性化的解耦模型,使用正交投影的概念在整个负载扭矩和转速范围内设计dq轴相电流和两个控制输入变量之间同构映射的线性化控制器,实现了PMSM全局解耦和整体线性化控制。仿真和实验结果表明该方法能够快速跟踪负载转矩和保持恒定转速,具有过冲小、静态误差小、鲁棒性强、控制精确性高等优点,并可以应用在工程实际中。

基于随机方法的EZW二维数据压缩编码方法研究

为了保证压缩的图像在还原时的质量,应对其压缩算法做出相应处理,使图像还原效果更佳,本文基于嵌入式小波零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Coding,EZW),运用随机调节阈值的方法改进了二维数据压缩编码算法。通过计算参数峰值信噪比、比特率、压缩比对所提算法进行比较分析,证明所改进方法对图像压缩达到明显的效果。结果表明本方法的有效性与合理性,且适用于工程应用中。