随着社会和经济的发展，城市中的交通工具日益增多，城市干道的交通压力也随之增大。要缓解这一压力，提高交通流量，防止出现交通堵塞，一种方法是把干道上若干连续交叉口的交通信号通过一定的方式连接起来，并对各交叉口的信号灯设计一种相互协调的配时方案，各交叉口的信号灯按此协调方案联合运行，使车辆通过这些交叉口时不会经常遇到红灯，减少大量车辆的停车次数与延误。这种方法称为“绿波信号控制”。下面介绍一种基于两相位实现双向绿波信号控制的方法。1 设计思想及相关公式 如图1所示，某辆车在干道上由西向东行驶至R1交叉口，当R1交叉口干道方向信号灯为绿时，该车通过R1交叉口，经过一定的时间到达R2交叉口。如果R2交叉

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一个双向LSTM程序 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。 LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！ 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。(A bidirectional LSTM program Long short term network, commonly known as LSTM, is a special type of RNN that can learn long-term dependent information. LSTM was proposed by Hochreiter & schmidhuber

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双向中继中ZF算法的实现，用ＭＡＴＬＡＢ计算其和速率。

Simulink双向Buck-Boost电路仿真模型：1）包含主电路和控制电路；2）控制电路采用电压电流双闭环，使用PI控制；3）主电路包含可变负载，支持动态投切，可模拟负载变化时电路的动态响应；4）主电路和控制电路参数已配置完整，模型可直接运行。

LSTM用于人类活动识别 使用智能手机传感器数据集（腰部连接的手机）基于LSTM的人类活动识别。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 数据集 可以从下载数据集 点击此以观看有关如何收集数据的视频 通过应用噪声滤波器对传感器信号（加速度计和陀螺仪）进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中进行采样。 使用巴特沃斯低通滤波器将具有重力和人体运动成分的传感器加速度信号分离为人体加速度和重力。 假定重力仅具有低频分量，因此使用了具有0.3 Hz截止频率的滤波器。 模型 在此仓库中，我们采用了两层堆叠的基本LSTM，几乎使用了原始数据：只有重力效应已从加速度计中滤出，作为另一个3D功能的预处理步骤，以作为帮助学习的输入。 用法 安装TensorFlow r

Tensorflow v2 双向LSTM完整模型 具有输入和输出 包括训练、预测、精度评估 具有三种模型精度评价指标 双向LSTM具有更强的稳定性、可靠性和精度