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51.
为满足海军装备保障计划在保障单元间高效交流共享及自动化操作处理的要求,文章建立海军装备保障计划本体框架,对行动功能关联进行形式化表达,构建行动功能关联数据模型,形式化的阐述资源、能力以及它们之间的关联,扩展海军装备保障资源概念并构建资源数据模型。案例表达表明:行动功能关联和资源数据模型能够很好地表述装备保障行动序列、资源和能力。 相似文献
52.
针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。 相似文献
53.
54.
为满足南京地铁3号线浦珠路站大直径盾构整体始发的需要,对该站原分体始发结构进行调整。通过分析大直径盾构整体始发技术对地铁车站的影响,总结出地铁车站在大盾构整体始发条件下结构设计的处理方法及难点。根据车站工程地质,利用混凝土梁柱临时托换体系满足始发要求,并采用SAP2000有限元软件建立二维及三维模型进行模拟分析,提出转换始发的关键技术。得出采用临时结构托换技术解决大直径盾构整体始发技术是可行的,且临时结构托换体系对原结构尺寸未产生影响。通过分析验证了混凝土梁柱体系在在地铁车站结构受力体系临时转换时的适用性。 相似文献
55.
This paper concerns the development of a new decision support framework for the appraisal of transport infrastructure projects. In such appraisals there will often be a need for including both conventional transport impacts as well as criteria of a more strategic and/or sustainable character. The proposed framework is based on the use of cost-benefit analysis featuring feasibility risk assessment in combination with multi-criteria decision analysis and is supported by the concept of decision conferencing. The framework is applied for a transport related case study dealing with the complex decision problem of determining the most attractive alternative for a new fixed link between Denmark and Sweden – the so-called HH-connection. Applying the framework to the case study made it possible to address the decision problem from an economic, a strategic, and a sustainable point of view simultaneously. The outcome of the case study demonstrates the decision making framework as a valuable decision support system (DSS), and it is concluded that appraisals of transport projects can be effectively supported by the use of the DSS. Finally, perspectives of the future modelling work are given. 相似文献
56.
阐述了船坞超高型管柱支撑的设计。提出了船坞区域搭载时管子支撑与外板3种连接形式下的支撑设计允许承载力的理论计算,并对目前船坞使用的φ426mm×14mm和φ500mm×18mm两种管子进行计算分析。改进了撑管的底部支撑,提高了超高型管子支撑的使用效果和安全性。 相似文献
57.
58.
Short-term forecasting of high-speed rail (HSR) passenger flow provides daily ridership estimates that account for day-to-day demand variations in the near future (e.g., next week, next month). It is one of the most critical tasks in high-speed passenger rail planning, operational decision-making and dynamic operation adjustment. An accurate short-term HSR demand prediction provides a basis for effective rail revenue management. In this paper, a hybrid short-term demand forecasting approach is developed by combining the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and grey support vector machine (GSVM) models. There are three steps in this hybrid forecasting approach: (i) decompose short-term passenger flow data with noises into a number of intrinsic mode functions (IMFs) and a trend term; (ii) predict each IMF using GSVM calibrated by the particle swarm optimization (PSO); (iii) reconstruct the refined IMF components to produce the final predicted daily HSR passenger flow, where the PSO is also applied to achieve the optimal refactoring combination. This innovative hybrid approach is demonstrated with three typical origin–destination pairs along the Wuhan-Guangzhou HSR in China. Mean absolute percentage errors of the EEMD-GSVM predictions using testing sets are 6.7%, 5.1% and 6.5%, respectively, which are much lower than those of two existing forecasting approaches (support vector machine and autoregressive integrated moving average). Application results indicate that the proposed hybrid forecasting approach performs well in terms of prediction accuracy and is especially suitable for short-term HSR passenger flow forecasting. 相似文献
59.
60.
在分析现有齿轮箱故障诊断方法的基础上,提出了采用多分类器支持向量机齿轮箱故障智能诊断方法,简介了该方法的系统结构、实现原理、特征提取与故障类别,重点讨论了齿轮箱故障多分类器支持向量机智能诊断模型与算法。仿真试验结果说明了采用多分类器支持向量机智能方法进行齿轮箱故障智能诊断的可行性与正确性。 相似文献