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基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型 被引量：28
1
作者 吴仁彪 赵娅倩 +2 位作者 屈景怡 高爱国 陈文秀 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期187-195,共9页
针对航班延误衍生的航班延误波及问题,该文提出一种基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型。首先,通过分析航班延误在航空网络内产生的延误波及现象,确定会受前序延误航班影响的航班链;其次,对选定的航班链数据进行清洗,将航班信... 针对航班延误衍生的航班延误波及问题,该文提出一种基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型。首先,通过分析航班延误在航空网络内产生的延误波及现象,确定会受前序延误航班影响的航班链;其次,对选定的航班链数据进行清洗,将航班信息与机场信息进行数据融合;最后,提出改进的CBAM-CondenseNet算法对融合后的数据进行特征提取,构建Softmax分类器对首班离港航班延误波及的后续离港航班延误等级进行预测。该文提出的CBAM-CondenseNet算法融合了CondenseNet和CBAM的优势,采用通道和空间注意力机制来加强网络结构深层信息的传递。实验结果表明,算法改进后有效提升网络性能,预测准确率可达97.55%。 展开更多
关键词 航班延误波及预测 CBAM-condensenet 数据融合 注意力机制
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基于深度学习的动车组击打变形智能检测方法 被引量：1
2
作者 高明星 高夫 +2 位作者 张闽东 武慧杰 刘鹏飞 《中国高新科技》 2023年第13期121-123,共3页
为了保证动车组的安全运行,需要在动车组运行时进行实时在线故障监测,以便及时、准确地对故障进行检修。目前采用的是当前图像和历史图像进行对比的方法,实现列车运行状况的检测及自动预警。由于设备在不同时间所采集的图像不完全一致,... 为了保证动车组的安全运行,需要在动车组运行时进行实时在线故障监测,以便及时、准确地对故障进行检修。目前采用的是当前图像和历史图像进行对比的方法,实现列车运行状况的检测及自动预警。由于设备在不同时间所采集的图像不完全一致,所以基于该方法在识别过程中会出现误报率较高的情况,并给人工看图徒增大量的时间。文章以击打变形类的故障作为研究对象,基于改进的RetinaNet算法进行故障检测。使用CondenseNet网络替换原主干网络ResNet,极大地减小了模型计算量,整体损失也有所下降。采用Swish函数作为特征的非线性激活,在准确率上有0.7%的提升。使用多尺度特征融合对不同大小目标进行检测,试验结果表明,算法改进后有效提升了网络性能,识别率可达94.3%。 展开更多
关键词 动车故障检测 深度学习 RetinaNet condensenet 特征融合网络
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