简介:本文介绍了基于VR技术的危险预测教育体验装置设计及研发思路,基于模拟驾驶仿真技术,构建了具备汽车驾驶座舱及附属设备子系统、视景仿真子系统、声音仿真子系统、多自由度运动子系统、控制台及辅助设备子系统的驾驶模拟硬件环境,同时基于虚拟现实技术,实现了行人危险预测、非机动车危险预测、机动车危险预测等三类危险预测体验道路场景及交通事件仿真。通过设置合理的体验流程,使机动车驾驶人可以通过该装置进行危险预测互动体验,充分认识实际驾驶过程中存在的交通风险,最终达到交通安全理念内化为驾驶人的意识行为,提高驾驶人的交通安全意识、驾驶技术以及危险预测能力的目的,减少道路交通事故的发生。
简介:低密度奇偶校验码(LowDensityParityCheckcodes,LDPCcodes)和极化码(Polarcodes),是国际移动通信标准化组织3GPP在5G(5th-Generation)增强移动宽带场景的信道编码技术方案中,分别作为数据信道和控制信道的编码方案.LDPC码编码复杂度较高、硬件资源需求较大以及存在错误平层,而极化码具有线性编码复杂度以及瀑布式下降曲线,基于二者的级联系统可以大大改善彼此的缺点.首先我们研究分析了现有的级联系统,其次详细介绍了级联系统的实现方法,最后就级联系统研究中现存问题进行了分析,并探讨了其未来发展趋势.
简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.