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:伴随数字艺术在我国的发展和数字艺术产业的产生,不论学界还是产业界对数字艺术产业的认知均存在差异和模糊问题,这较严重影响当下我国产业发展政策制定和产业人才培养.本文通过文献综述研究、历史研究和分析比较研究等方法,主要针对先进的国境外数字艺术产业发展历史过程中重要的节点性人、事、物等主要内容,从艺术、技术和产业3个角度,分析挖掘产业化重要节点的历史客观事实,揭示数字艺术的产业属性,以及数字艺术产业化阶段及其产业特征,为我国“十三五”启动的“数字创意”战略新兴产业发展在认知理论上提供补充,并为产业发展及其产业人才培养按照清晰的目标和科学的途径发展提供有益的参考.