简介:目前国内城市道路交通运行指数的计算数据普遍依赖单一的浮动车车速数据,为了进一步探讨多源交通传感器条件下如何有效提高用于指数计算数据的准确性和可靠性,本文以深圳市某快速路的地磁检测器和浮动车两种交通传感器作为实验对象,在基于云模型云相似度数据修复预处理基础上,提出一种基于最小二乘回归支持向量机(LSSVM)的地磁检测器和浮动车的多源数据融合方法.通过采集该路段的地磁车辆检测器、自动车牌识别系统和浮动车数据,以自动车牌识别系统的采集数据作为交通运行状态的真值,对地磁检测器数据和浮动车数据的融合结果进行校核.实验结果表明,与地磁检测器和浮动车的单源数据得到的特征参数相比,LSSVM多源数据融合方法得到的交通运行特征参数更接近真实值.另外,本文还将该方法与传统的多传感器加权数据融合方法、BP神经网络融合方法进行了对比,结果表明LSSVM多源数据融合方法具有更好的数据融合精度和可靠性.
简介:近年来,宝鸡铁路技师学院紧紧围绕习近平总书记和党中央、国务院关于技能人才工作的一系列重要指示精神,抢抓轨道交通行业的发展黄金期,注重高端引领、校企合作、多元办学、内涵发展,为建设国内领先、省内一流的轨道交通高技能人才培训基地,实现技工院校转型升级打下坚实基础。一是注重高端引领,打造“升级版”技能培训,用心筑牢技师培训这块发展“压舱石”;二是注重校企合作,破解“单兵式”发展瓶颈;三是注重多元办学,建设“综合性”培养基地,今年完成各类职工培训3000余人,四是注重内涵发展,加快“工匠型”人才培养,着重从加强专业建设、深化教学改革、培育工匠精神三方面,实现办学实力和办学水平双提升。