發(fā)布時(shí)間：2017-10-20 09:32

  本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的聲頻信號(hào)在地鐵客流量估計(jì)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著城鎮(zhèn)化的不斷深入以及機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的激增,許多城市日益嚴(yán)重的交通擁擠問(wèn)題已嚴(yán)重制約了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和影響了大眾的日常生活。作為一種高效率、大運(yùn)量的公共交通方式,地鐵在提高居民出行效率、緩解城市交通壓力方面具有無(wú)可比擬的巨大優(yōu)勢(shì)。而地鐵客流量的估計(jì)毋庸置疑將是其中的重要工作之一,能否準(zhǔn)確地估計(jì)地鐵客流量將對(duì)下一步管理、規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)到?jīng)Q策等工作產(chǎn)生重要的影響。本文首先對(duì)地鐵客流量估計(jì)相關(guān)背景及意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用進(jìn)行了研究;詳細(xì)分析了地鐵的建設(shè)情況、地鐵交通的特征、地鐵客流量影響因素及中長(zhǎng)期和短期的客流量估計(jì)方法;同時(shí)對(duì)聲頻相關(guān)理論及估計(jì)系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)的理論、方法及限制玻爾茲曼機(jī)(RBM)模型進(jìn)行了深入研究。RBM模型克服了直接對(duì)多層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的效率問(wèn)題,隨后分析了實(shí)驗(yàn)環(huán)境,數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,建立了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,通過(guò)無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的DBN模型對(duì)實(shí)驗(yàn)聲頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及地鐵客流量估計(jì)中的應(yīng)用進(jìn)行研究和分析。仿真結(jié)果表明在迭代次數(shù)為50的情況下,設(shè)置不同分類(lèi)數(shù)進(jìn)行仿真,當(dāng)分類(lèi)數(shù)為7時(shí)重構(gòu)誤差最小(9.50),將數(shù)據(jù)放入訓(xùn)練好的4096-1000-500-250-2的RBM模型中,統(tǒng)計(jì)顏色為紅、黑、綠、淺藍(lán)、粉紅、黃、深藍(lán)的聚類(lèi)點(diǎn)個(gè)數(shù),再將人數(shù)為0-50、51-100、···、451-500的標(biāo)記樣本放入樣本集中訓(xùn)練,將匹配的結(jié)果數(shù)目和不同聚類(lèi)點(diǎn)數(shù)目按照從大到小的順序進(jìn)行排序,同時(shí)進(jìn)行對(duì)照,數(shù)目基本吻合,得出每種顏色聚類(lèi)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地鐵客流量信息,初步實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵客流量的估計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：客流量估計(jì) 聲頻信號(hào) 深度學(xué)習(xí) RBM 無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U293.13;TP181
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 地鐵客流量估計(jì)9-12
• 1.3 深度學(xué)習(xí)12-13
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第二章 地鐵客流量估計(jì)基本理論14-26
• 2.1 國(guó)內(nèi)軌道交通建設(shè)情況分析14-16
• 2.2 地鐵交通特征16-17
• 2.2.1 線路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單16
• 2.2.2 候車(chē)空間封閉16
• 2.2.3 列車(chē)發(fā)車(chē)頻率高16
• 2.2.4 列車(chē)進(jìn)出站規(guī)律性16-17
• 2.2.5 客流量隨機(jī)性17
• 2.2.6 客流量規(guī)律性17
• 2.2.7 客流量動(dòng)態(tài)性17
• 2.3 地鐵客流量影響因素17-19
• 2.3.1 氣候因素17
• 2.3.2 時(shí)間因素17-18
• 2.3.3 交通因素18
• 2.3.4 出行距離因素18
• 2.3.5 票制票價(jià)因素18-19
• 2.3.6 環(huán)保因素19
• 2.4 客流估計(jì)方法19-25
• 2.4.1 中長(zhǎng)期客流估計(jì)19-21
• 2.4.2 短期客流估計(jì)21-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 聲頻檢測(cè)理論及客流量估計(jì)系統(tǒng)26-32
• 3.1 聲頻檢測(cè)的原理26
• 3.2 聲波的產(chǎn)生和度量26
• 3.3 聲波運(yùn)動(dòng)特性及傳輸理論26-29
• 3.3.1 波動(dòng)方程26-28
• 3.3.2 傳輸理論28-29
• 3.4 地鐵客流量估計(jì)系統(tǒng)29-31
• 3.4.1 檢測(cè)設(shè)備的組成29-30
• 3.4.2 聲音信號(hào)的采集30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 深度學(xué)習(xí)的基本理論32-45
• 4.1 深度學(xué)習(xí)概述32-33
• 4.1.1 深度學(xué)習(xí)的概念32
• 4.1.2 淺層學(xué)習(xí)和深層學(xué)習(xí)32-33
• 4.2 深度學(xué)習(xí)基本原理和常用學(xué)習(xí)方法33-40
• 4.2.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理33
• 4.2.2 常用學(xué)習(xí)方法33-40
• 4.3 RBM模型40-43
• 4.3.1 模型的定義40-41
• 4.3.2 模型的訓(xùn)練過(guò)程41-43
• 4.4 基于深度學(xué)習(xí)的聲頻信號(hào)在地鐵客流量估計(jì)中的應(yīng)用43-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 深度學(xué)習(xí)在聲頻檢測(cè)及客流量估計(jì)中的應(yīng)用45-56
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境45
• 5.2 實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料庫(kù)45-47
• 5.2.1 來(lái)源45
• 5.2.2 預(yù)處理45-46
• 5.2.3 數(shù)據(jù)集構(gòu)成46-47
• 5.2.4 標(biāo)記樣本47
• 5.3 搭建DBM模型47-49
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)49-54
• 5.5 本章小結(jié)54-56
• 總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 致謝63

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1066538