西南交通大学现代通信原理课设

西南交通大学微机原理课程设计

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题目——交通信号灯 如下： （1）主辅路控制（基础部分） 在一条主路和一条辅路交汇的十字路口，主路和辅路上均设置红、绿两色信号灯，分别代表车辆禁止通行、允许通行。两路交替允许车辆通行，通行时间分别为30秒和15秒；数码管显示通行倒计时。绿灯到红灯切换过程中，绿灯会连续闪烁5秒；绿灯开启时刻，蜂鸣器发出2次响声。 （2）行人按钮（拔高部分） 辅路上设有人行道，并配有行人按钮。当行人要过马路时，可先按下按钮。 若辅路此时处于绿灯状态，则立即切换为红灯状态（同样需要绿灯会连续闪烁5秒）；若处于绿灯连续闪烁状态，则状态不变；若处于红灯状态，如果红灯剩余时间不足10秒，则补足10秒保证行人能够横穿辅路。主辅路需联动，即辅路禁止通行时主路应允许通行。 （3）主路通行时间自动调整（发挥部分） 辅路通行时间固定为20秒，主路通行时间可自动调整：上班高峰期（7:00-9:00）为50秒；下班高峰期（16:30-19:00）为60秒；其他时间为30秒。 使用时记得找老师拿到一块液晶显示屏（4寸的TFTLCD）， 注意：代码压缩包内为史上最烂代码，不可全抄

一、关联仓库 品达物流-通用权限：https://gitee.com/itxinfei/pinda-authority 品达物流-集信达：https://gitee.com/itxinfei/jixinda.git 二、项目介绍 本项目名称为品达物流TMS，TMS全称为：Transportation Management System，即运输管理系统，是对运输作业从运力资源准备到最终货物抵达目的地的全流程管理。 TMS系统适用于运输公司、各企业下面的运输队等，它主要包括订单管理、配载作业、调度分配、行车管理、GPS车辆定位系统、车辆管理、线路管理、车次管理、 人员管理、数据报表、基本信息维护等模块。该系统对车辆、驾驶员、线路等进行全面详细的统计考核，能大大提高运作效率，降低运输成本，使公司能够在激烈的市场竞争中处于领先地位。 本项目从用户层面可以分为四个端：TMS后台系统管理端、客户端App、快递员端App、司机端App。 TMS后台系统管理端：公司内部管理员用户使用，可以进行基础数据维护、订

二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

交通大模型与时序大模型是现代信息技术在交通物流领域中的重要应用，特别是在人工智能技术的推动下，这些模型已经成为解决复杂交通问题的有效工具。本开源代码集合提供了相关算法和实现细节，帮助开发者理解和构建自己的交通预测与优化系统。 交通大模型通常涵盖了城市交通系统的各个方面，包括公共交通、私人车辆、行人流动等，通过集成大量的数据源（如GPS轨迹、交通监控、公交刷卡数据等）来构建一个全面的交通网络模型。这种模型能够模拟交通流的动态变化，分析交通拥堵的原因，预测未来交通状态，并为交通规划和管理提供决策支持。 时序大模型则专注于时间序列数据分析，尤其适用于处理具有明显时间依赖性的交通数据。它利用深度学习技术，如LSTM（长短期记忆网络）或Transformer架构，对历史交通流量进行建模，然后对未来时刻的交通状态进行预测。这样的模型对于实时交通流量预测、出行需求估计、交通信号控制优化等方面有着显著优势。 在压缩包文件中，"交通大模型"可能包含以下内容： 1. 数据预处理模块：用于清洗和格式化原始交通数据，如处理缺失值、异常值，将不同数据源的数据统一。 2. 网络结构定义：可能包括基于深度学习的模型代码，如LSTM或Transformer的实现，用于学习交通流的时空模式。 3. 训练与评估脚本：用于训练模型、调整参数、评估模型性能，可能包含交叉验证和性能指标计算。 4. 应用示例：展示如何将训练好的模型应用于实际交通问题，如交通流量预测、拥堵识别等。 5. 结果可视化：可能有代码帮助用户理解模型预测结果，如绘制交通流量图或热力图。 通过研究和实践这些开源代码，开发者可以深入理解交通模型的工作原理，学习如何处理大规模交通数据，以及如何构建和优化时序预测模型。这对于交通领域的研究者、数据科学家以及希望改善城市交通状况的工程师来说，都是极其宝贵的资源。同时，这也是推动人工智能在交通物流领域落地应用的重要一步，有助于提升城市交通效率，减少拥堵，提高市民出行体验。

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