您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间:2025-07-22
    • 基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法

    • Dynamic estimation of operational risk of tunnel traffic flow based on spatial-temporal Transformer network

    • 本报道介绍了高速公路隧道运行风险状态动态辨识方法的研究进展,专家构建了基于时空Transformer网络的辨识方法,验证了其有效性,评估精度约为96%。
    • 吉林大学学报(工学版)   2025年55卷第4期 页码:1336-1345
    • 作者机构:

      1.山东省交通规划设计院集团有限公司 隧道与地下工程设计分院,济南 250000

      2.吉林大学 交通学院, 长春 130022

    • 作者简介:

      李振江(1965-),男,研究员. 研究方向:隧道安全设计.E-mail: jnlzj@163.com

      魏巍(1978-),男,高级工程师,博士. 研究方向:交通视频检测.E-mail: weiwei@jlu.edu.cn

    • 基金信息:
      国家重点研发计划项目(2019YFB1600500);山东省交通运输厅科技计划项目(KJ-2019-SDSJTT-04)
    • DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230689    

      中图分类号: U458
    • 收稿:2023-06-01

      纸质出版:2025-04-01

    移动端阅览

  • 李振江,万利,周世睿等.基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法[J].吉林大学学报(工学版),2025,55(04):1336-1345. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230689.

    LI Zhen-jiang,WAN Li,ZHOU Shi-rui,et al.Dynamic estimation of operational risk of tunnel traffic flow based on spatial-temporal Transformer network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(04):1336-1345. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230689.

  •  
  •  

0

浏览量

8

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于合成图像数据集的挖掘机关键点识别
基于增强正例与层间负例的语义相似性模型
基于深度学习的多目标跟踪研究进展综述
频率和空间特征融合的轻量级多尺度遥感图像场景分类网络
结合多尺度与注意力机制的脑组织分割方法

相关作者

姚宗伟
陈辰
高振云
靳鸿鹏
荣浩
李学飞
黄虹溥
毕秋实

相关机构

吉林大学 机械与航空航天工程学院
柳州柳工挖掘机有限公司
桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西壮族自治区
中国民航大学 安全科学与工程学院
中国民航大学 计算机科学与技术学院
0