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基于Bi-LSTM-CRF的公交车下车站点预测方法.pdf

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简介：
本文探讨了一种使用Bi-LSTM-CRF模型进行公交车下车站点预测的方法，通过分析乘客行为数据，提高了预测准确性。此研究有助于优化公交调度和提升乘车体验。 基于Bi-LSTM-CRF的公交下车站点推断方法 作者：杨鑫，左兴权 机构：北京邮电大学计算机学院 摘要： 本段落提出了一种利用Bi-LSTM-CRF模型来预测乘客在公交车上的下车站点的方法。该研究由北京邮电大学计算机学院的杨鑫和左兴权共同完成。 （注：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此重写时未做相应修改）

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  • 基于Bi-LSTM-CRF的公交车下车站点预测方法.pdf
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    本文探讨了一种使用Bi-LSTM-CRF模型进行公交车下车站点预测的方法，通过分析乘客行为数据，提高了预测准确性。此研究有助于优化公交调度和提升乘车体验。 基于Bi-LSTM-CRF的公交下车站点推断方法 作者：杨鑫，左兴权 机构：北京邮电大学计算机学院 摘要： 本段落提出了一种利用Bi-LSTM-CRF模型来预测乘客在公交车上的下车站点的方法。该研究由北京邮电大学计算机学院的杨鑫和左兴权共同完成。 （注：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此重写时未做相应修改）
     
  • Bi-LSTM-CRF: PyTorch中的BI-LSTM-CRF模型实现
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    简介：本文介绍了使用PyTorch框架实现的Bi-LSTM-CRF模型，该模型结合了双向长短期记忆网络与条件随机场，在序列标注任务中表现出色。 BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现具有以下改进：全面支持小批量计算，并完全矢量化；删除了“得分句”算法中的所有循环以提高训练效率；兼容CUDA，提供一个简洁的API，在CRF中自动添加START/STOP标签；包含内部线性层用于从特征空间转换为标签空间。该模型专门针对NLP序列标记任务设计，使用户能够轻松地使用自己的数据集进行模型训练。 安装依赖关系时，请确保使用Python 3环境执行以下命令： ``` pip install bi-lstm-crf ``` 要准备语料库并开始训练过程，可以参考如下步骤： - 准备好您的训练语料库。 - 使用指定的命令行参数启动训练过程。例如，如果您想要将模型保存到目录“model_xxx”中，则执行： ``` python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir model_xxx ``` 在进行模型评估或可视化时，您可以使用如pandas和matplotlib.pyplot等库来处理数据及绘制训练曲线。
     
  • 基于LSTM的车辆轨迹预测模型
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的车辆轨迹预测模型。该模型能够有效捕捉并利用历史数据中的时间序列特征，实现对车辆未来行驶路径的准确预测。 基于混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测使用了numpy 1.23.4、torch 1.10.1 和 scikit-learn 0.24.2 进行数据处理。本段落使用的数据集是NGSIM US101和I-80路段的数据，包含原始数据集、处理后数据集以及训练好的模型。采用处理后的数据集可以直接进入模型的训练与测试阶段。 对于NGSIM 数据的预处理流程如下所示：（此处省略具体图示描述）。
     
  • 基于LabVIEW的公交车站显示系统
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    本项目开发了一套基于LabVIEW平台的公交车站显示系统，旨在通过实时更新公交车辆的位置信息，为乘客提供准确的到站时间预测和线路查询服务。该系统界面友好、操作简便，大大提升了公共交通出行效率与便利性。 交通信息化的发展是衡量一个社会文明程度的重要标志之一。本课题通过采用先进的技术理念提供了一种实现交通信息网络化与自动化的解决方案。首先介绍了虚拟仪器的基本情况及其发展背景；随后，通过对虚拟仪器的研究并运用软件工具，实现了公交站点显示系统的模拟功能。 在系统总体设计中，采用了LABVIEW中的各种控件来展示模拟汽车站的报站、温度数据采集及显示、车速和人数等信息，并且展示了系统时间。通过利用虚拟仪器的优势，在操作系统下构建了交通终端服务系统的演示平台；同时借助WEB软件发布功能实现了公交行车信息的共享。 这项研究为未来数字化信息化交通的发展提供了可行的设计方案，助力实现更加高效便捷的城市交通体系。
     
  • 利用静态与动态算法预测公交车到站时间
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    本研究结合静态和动态算法，旨在提高公交出行效率，通过精确预测公交车到站时间，为乘客提供实时准确的信息服务。 本段落探讨了基于静态和动态算法的公交车到站时间预测方法。通过分析不同类型的算法在实际应用中的表现，文章旨在提高公共交通系统的效率和服务质量。静态算法主要依赖于历史数据进行模式识别，而动态算法则结合实时交通状况做出调整以提供更准确的预测结果。这两种方法各有优势，在实践中可以根据具体需求选择合适的模型来优化公交车到站时间的预报精度。
     
  • 公交车到站时间预测——基于人工智能的项目实践与时间预测分析
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    本项目运用人工智能技术，旨在精准预测公交车到站时间。通过数据分析和模型训练优化公共交通服务体验，减少乘客等待时间。 公交车到站时间预测是一项重要的城市公共交通服务改进措施，它利用先进的技术手段来提高乘客的出行效率和乘车体验。通过分析历史数据、实时交通状况以及车辆位置等信息，可以更准确地估算出每辆公交车到达各站点的时间，并将这些信息及时通知给等待乘车的市民。 这项功能不仅可以帮助人们更好地规划自己的行程，避免长时间在车站等候，还能有效缓解高峰时段的人流压力，使公共交通系统运行更加顺畅。同时，它也为城市交通管理部门提供了宝贵的决策支持依据，有助于优化公交线路布局和调度策略，进一步提升整个城市的公共交通服务质量。
     
  • 公交车查询网站
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    这是一个便捷的在线平台，提供全面的城市公交线路、站点信息及实时车辆到站情况查询服务，帮助用户轻松规划出行路线。 【公交查询网站】是一个基于Java Web技术开发的在线平台，主要功能是为用户提供方便快捷的公交线路查询服务。在这个项目中，使用了JSP（JavaServer Pages）作为前端展示技术，并结合Servlet进行后端逻辑处理，实现了用户界面与服务器端的数据交互。 网站的核心功能包括查询和管理员登录管理。在查询方面，允许用户输入起始站和终点站信息来查找相应的公交线路。这涉及到HTML表单设计、JavaScript验证以及JSP页面的动态渲染。用户提交的信息通过HTTP请求发送到服务器，由Servlet接收并处理查询逻辑后返回结果给客户端展示。 管理员登录功能用于维护系统数据，包括添加、删除或修改公交路线等操作。这部分涉及到了用户认证机制和session技术来保持登录状态，并且通常需要数据库存储管理员信息来进行身份验证。 此外，网站还集成了音乐播放功能以提升用户体验，在查询线路的同时可以欣赏背景音乐。时间显示功能则通过JavaScript的Date对象实时更新当前时间，为用户提供准确的时间参考。 开发这样一个公交查询网站需要用到的技术包括： 1. Java基础：了解面向对象编程概念和Java语法。 2. JSP与Servlet：掌握JSP基本语法、EL（Expression Language）及JSTL（JavaServer Pages Standard Tag Library），并理解Servlet的工作原理。 3. HTTP协议：熟悉HTTP请求和响应流程。 4. 数据库操作：如MySQL，用于存储数据，并编写SQL语句进行数据库管理。 5. HTML/CSS/JavaScript：构建用户界面、美化页面以及实现交互效果等动态更新时间的功能。 6. 用户认证与授权机制的使用：了解session原理并实现登录验证和权限控制等功能。 7. JSON格式的应用：在服务器端接收或发送数据时，可能需要处理JSON格式的数据。 开发公交查询网站不仅能够帮助开发者掌握众多关键技术技能，还有助于培养项目管理和团队协作的能力。
     
  • 基于CNN和LSTM的短时交通流量预测方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的模型，旨在提升短时交通流量预测精度，为智能交通系统提供有力支持。 基于CNN+LSTM的短时交通流量预测方法探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合的技术手段来提高对城市道路交通量短期内变化趋势的准确预判能力，为智能交通系统的设计和优化提供了新的思路。
     
  • 基于51单片机的GPS自动报站公交车系统.zip_UQPM_公交车报站_单片机应用
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    本项目为一款基于51单片机与GPS技术设计的自动公交报站系统。通过集成硬件电路和软件编程，实现精准定位、智能语音播报站点信息等功能，提升乘车体验及运营效率。 基于51单片机的公交车自动报站系统使用Keil开发平台构建，具备GPS定位功能，并采用LCD1602液晶显示屏进行显示。