state的用法总结

state的用法总结（精选5篇）

篇1：state的用法总结

state的意思

n. 国家,州,状况，情况,资格

vt. 规定,陈述，声明

adj. 国家的,国务的，公务的,正式的

变形：过去式: stated; 现在分词：stating; 过去分词：stated;

篇2：state的用法总结

state可以用作名词：

state作名词的基本意思是“状态,状况”,指人或物在外观、心灵、健康等方面的自然“状态”或“情况”,是可数名词,常用于in a state of...的结构。

state还可作“国家”解,如强调其政治实体性时,首字母常大写; 不强调政治实体性时则首字母可小写。state还可作为一个国家中的“州,邦”解,作此解时是可数名词。

state还可作“盛礼,隆重的仪式”解,一般是与政府或统治者有关的机构举行的活动,是不可数名词。

state用作名词的用法例句：

She wept to see him in such a state.她一见他那种情形簌簌泪下。

The house has fallen into a state of neglect.这所房屋已处于荒废的状态。

The head of state was deposed by the army.国家元首被军队废黜了。

state可以用作动词：

state的`基本意思是“陈述”,常指在正式或庄重的场合陈述观点、看法等,而且这种陈述常含有仔细、详尽而明确的意味。

state一般用作及物动词,接名词、代词、that从句、带疑问词的从句作宾语。还可接以“to be+ n. ”或to have+ v -ed充当补足语的复合宾语。

state常用于“It is/was stated that...”结构。

state用作动词的用法例句：

Please state the facts honestly.请如实地陈述事实。

They do not state that she is ( or is not ) a good teacher.他们没有声明她是(或不是)一个好教师。

篇3：state的用法总结

短期交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键问题之一。它集先进的信息技术、电子通讯、自动控制、计算机和网络技术的发展趋势,旨在解决城市交通拥挤、交通事故等难题[1,2,3]。高效率的运输系统、有效的交通管理和调度、以及交通引导系统,所有这些系统都需要一个前提,即实时、准确和可靠的短期的交通缺陷的预测。交通流的本质是一个实时的,非线性,多维,非平稳随机的过程。在短期交通流量的变化具有较高的随意性和不确定性,它不仅关系在过去的几个时间段的交通流量,而且是也关系到上游和下游的交通流量,天气,交通意外和交通环境等。短时交通流预测是创建一个随机性和不确定性的系统模型,从起初交通流量并进一步预测下几分钟在某一些道路、交通走廊的交通流量。

很多方法提出了交通流预测。根据理论基础它可以分成两大类:统计预测方法和基于人工智能(AI)基础预测方法。基于统计方法简单、容易实现,如线性回归法、指数平滑法、卡尔曼滤波;然而,建立模型通常无法用语言来描述交通流量的特点,往往需要丰富的经验或建模技术建立系统模型,这种方法的有效性和预测准确性有其局限性。另一方面,AI(人工智能)是一个新型的系统建模方法。在交通流预测的人工智能应用程序的研究越来越多,尤其是短期交通流预测与人工神经网络(ANN)算法。进化神经网络、模糊神经网络算法和神经网络集成在短期交通流预测问题已经被验证过[5,6,7]。

长期以来循环神经网络的学习方法一直不能得到突破,总是通过某种形式的梯度下降法来进行训练。而循环神经网络的结构往往比前馈神经要复杂多,通过梯度下降法的学习收敛不但非常慢。而且还使得因为通过的隐层层数过多而失效。这些缺点限制了人工神经网络方法更广泛的应用[8]。

近年来,一种新颖的递归神经网络(RNN)模型—回声状态网络Echo state networks(ESN)被提了出来[9]。ESN是全新的一种循环神经网络结构与相应学习方法,它是通过计算机模拟的离散神经网络。存在于回声状态神经网络中的记忆效应是一种短期记忆(Short—term Memory),与通过调整隐层神经元之间的权值所可以得到的长期记忆(Long—term Memory)效应不一样,其隐层神经元之间的权值在学习过程中是不进行调整的,这样的学习方法使得回声状态神经网络最后通过线性回归与理解。

我们在本文中,第一部分提出用ESN来解决短期交通流预测问题,在第二部分简要介绍了关于ESN的基本知识,第三部分给出我们的ESN的预测算法,第四部分是ESN算法模拟实验,第五部分是全文的总结。

2 回声状态网络(ECHO STATE NETWORKS)

经典ESN的系统架构包含三个层次:输入层,隐藏层和输出层,正如图1所示。隐层就是通常所说的动态蓄水池(DR)。DR由大量的神经元构成,通常约为20~500个神经元。在DR中的连接权值是随机创建。ESN利用从输入序列动态随机初始化的大型动态蓄水池(DR)提取有用数据。

输出层是作为读出,这是一些神经元在平行的说明,读出的神经细胞的数量等于输出数。

假设ESN码L输入,M输出和N隐藏神经元。输入层连接到DR、DR内部、从DR读出和反向读入DR,分别标记为Win、W、Wout和Wfd,他们的大小分别为N·L,N·N,M·N和N·M的矩阵。Win,W和Wfd的值是随机分配未受过训练的。由于DR要具有动态记忆能力,因此要求W是个稀疏矩阵、其矩半径为一个小于1的数值[11]。连接密度和频谱半径分记为D和ρ。唯一需要进行学习训练的矩阵是在图1的用虚线所示的矩阵Wout。

回声状态神经网络性能是指在一定条件下,动态蓄水池(DR)的状态向量X(k)是一个函数的先前输入系列u(k)由ESN的处理。

(k)=(x1(k),x2(k),…,xN(k))中xi(k)为k时刻的第i个隐层神经元的输出,输入系列为u(k)=(u(k),u(k-1),u(k-2),…)。换句话说,这意味着存在这样的回声功能,满足X(k)=Echo(u(k))。用比喻来说,动态蓄水池(DR)的状态X(k)可被视为其先前投入所谓的回声反射[10,11,12]。

ESN基本的想法是利用神经网络,神经元活动组合成所需的输出的动态行为一个巨大的动态蓄水池(DR)。ESN提出了一种快速简单的和的构造算法的递归神经网络的监督学习算法。在其运行过程中,动态蓄水池(DR)状态和读出更新如下。

fDR和fRd是蓄水池神经元和读出的神经元的激活函数。他们通常是应用component-wise双曲正切函数。vf是均匀分布的噪声。

由于“reservoir”+“readout”这种分离的架构,ESN的训练问题,通常被视为一些线性回归的问题,可以通过两种算法解决:在线和离线。ESN的在线算法,可实现通过递推最小二乘(RLS)算法[13]。

ESN的离线算法通常是由四个步骤进行:初始化,蓄水池(DR)状态集合,Wout计算和测试。详情记载于[11]。

3 基于对ESN的预测算法

基于典型的ESN离线训练算法[12],我们提出如下的ESN基于预测算法。它全部包括四个步骤。

Step 1.要处理的数据规范化、机初始的ESN被随机创建。

这些数据是[0,1]范围内进行挑选。

已知L,M,N,D和ρ的值,一个未经训练的ESN(Win,W,Wfd)的值是随机生成。

其中A,B,C和D的规模和转移矩阵Winand Wfd的恒定因素。rand和sprand矩阵函数,前者产生均匀随机分布的数值,后者创建一个稀疏的随机矩阵。

|λmax|是矩阵Wr的谱半径,i=1,2,…,N.

中ith的特征值,i=1,2,…,N.

Step 2.动态动态蓄水池取样和收集训练。

我们把它当作一个非线性时间序列预测问题的短期交通流预测。给定一个已知的训练序列yd(k),k=1,…,Tt。蓄水池的更新Eq(1),单位时间常数k;在这个阶段yd(k)代替y(k)通过输出反馈连接到DR。yd(k)是作为训练强度[11]。从k=T0+1到k=Tt,蓄水池状态X(k)和反函数所需的输出(fRd)-1(yd(k))是分别各自逐行从M和d T两个矩阵收集。

水库初始化状态是X(0)=0。为了消除最初的零状态带来的影响,不在T0前进行动态采样。

Step 3.ESN训练,计算输出连接权值。

计算输出连接权值,用于回归分析、正如Eq(4)。

[·]-1的逆矩阵和转置矩阵分别是[·]-1和[·],r≥0是ridge参数,I是一个单位矩阵。

该方法在求解的过程中产生偏差;然而,这种偏差是减少方差的的负面影响有明显的效果[11]。

寻找最优r不是一个简单的问题,因为它的最优化并不容易凸显出来。引导的算法被用来确定r值[14]。

我们获得训练学习的ESN(Win,W,Wout,Wfd);这是为下面的算法使用准备的。

Step 4.通过ESN训练的的预测交通流量

提供一个测试时间序列y(k),1,…,ek=T,e0T>T。蓄水池的更新Eq(1),当k>T0时更新ESN训练。

其中是在时间点k的预测输出。

通过ESN的预测输出和相应的真实时间序列y(k)值的对比来评价算法的最终性能。

4 实验

数据是从昆明市区的一个繁华地段收集的。连续两个星期、周一到周五5个工作日内7:00到9:00时间段通过十字路口感应线圈获得的数据。我们每5分钟采集一次数据也就是说,有240个样品可以作为训练数据使用。

在以下工作日从上午7:00到9:00的交通早高峰,我们通过交通流量预测与真实收集的数据相比较。

用于评估所提出的模型的性能,平均绝对百分比误差(MAPE)的统计,被定义为:

其中y(i)为实际交通流量,是预测交通流量,i是从上午7:00到9:00 ith5-minute的数量。

ESN的相关参数设置如下:

谱半径ρ始终被认为是最重要的决定ESN的性能参数之一[11]。验证及其对预测性能的影响。ρ的值在0.1和0.99之间、步长为0.1。也就是说,有10组进行ESN的测试。

图2阐述了ρandεi的计算关系。由此可以看出,短期预测流量预测的任务,有一个谱半径的最佳值,大约是0.6。

作为对照,一个前馈神经网络(FNN)的训练是为了流量预测的问题。模糊神经网络的建筑是1-15-15-1,也就是说,一个输入设备,输出,两个隐藏层,每一层由15神经元构成。古典误差反向传播算法用于模糊神经网络的适应训练数据和ESN测试数据的数据相同。

通过ESN(ρ=0.6)和模糊神经网络获得的交通流量预测与实际流量如图3所示。结果表明,ESN优于模糊神经网络的预测。相应ESN和FNN的计算相对误差值分别约为6.6%和9.2%。

5 结论

篇4：state的过去式和用法例句

过去分词: stated

现在分词: stating

state的用法：

state的用法1：state的基本意思是“陈述”,常指在正式或庄重的场合陈述观点、看法等,而且这种陈述常含有仔细、详尽而明确的意味。

state的用法2：state一般用作及物动词,接名词、代词、that从句、带疑问词的从句作宾语。还可接以“to be+ n. ”或to have+ v -ed充当补足语的复合宾语。

篇5：state的用法总结

The states of the USA Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia Hawaii Idaho Illinois Indiana Iowa Kansas Kentucky Louisiana Maine Maryland Massachusetts Michigan Minnesota Mississippi Missouri Montana Nebraska Nevada New Hampshire New Jersey New Mexico New York North Carolina North Dakota Ohio Oklahoma Oregon Pennsylvania Rhode Island South Carolina South Dakota Tennessee Texas Utah Vermont Virginia Washington West Virginia Wisconsin Wyoming 2