长江干线集装箱吞吐量分析预测

港口集装箱吞吐量是进行港口规划和加强港口建设的依据,预测长江干线主要港口企业集装箱吞吐量对促进长江干线水域经济发展发挥了重要作用。以长江干线主要港口企业集装箱吞吐量为基础,分析二次指数平滑法、灰色模型预测法和BP-GA算法的原理,分别建立三种相应的预测模型并比较预测结果及精度。结果表明BP-GA模型能更加准确预测集装箱吞吐量在时间序列上的变化趋势,预测拟合度最佳。最后以该模型预测分析2021年1月至12月的长江干线主要港口企业集装箱吞吐量,为未来长江航运发展提供参考。     

灰色系统理论在大跨径连续刚构桥施工控制中的应用

介绍了灰色系统理论在大跨径预应力连续刚构桥施工控制中的应用,结合一座大跨径连续刚构桥梁的施工实践,阐述该理论在施工控制中的具体实施步骤及应用效果,为同类型桥梁的施工控制提供借鉴。     

灰色理论在沥青路面质量控制中的应用研究

分析沥青路面工程项目的质量特点和现行质量控制中数理统计方法的局限性后,提出了一种基于灰色系统理论的沥青路面质量控制方法,建立了GM(1,1)模型,并对模型精度进行检验,针对沥青路面施工过程中的实际情况,引入新陈代谢预测模型的概念,对GM(1,1)模型作了适当的修正,使得模型具有更强的适应性和更好的预测效果.     

氮在包气带中迁移和转化的预测模型

氮是一种中国西北地区水资源的主要污染物,其污染地下水的主要途径是通过排放的生产和生活废水的垂直渗透。本研究利用系统规划模式,通过对嘉峪关市的土地处理系统的可行性研究,我们提出了一个对水流和氮的迁移与转化的二维模型,该模型从总体上综合了饱水带与包气带区域的特点,所建立的模型结合存在于土层中的氮转化理论,如矿化作用,固化作用,淋滤作用,硝化和反硝化作用。整体模拟是在耦合所有子模型的基础上建立的,主要用于模拟铵氮和硝氮从表土层向潜水层仿中小学层的迁移,污染系统在垂向可分为三层：耕作层,下包气带和含水层,在利用系统动力学平衡基础上,整体模型的求解便转变为对一组偏微分方程的求解,通过模拟预测数据与实测的数据的对比,证明了该模型能够可靠的模拟出氮的各种形态在土壤和地下含水层中的迁移与转化规律。     

基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测

针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议.     

高速铁路噪声影响分析及基于GIS的预测与规划

在分析高速铁路噪声源分布特点的基础上,建立了高速铁路对居民区影响的数学模型,根据数学模型并在GIS平台Arc View上对其影响作了预测,为铁路线路规划提供了科学依据,在铁路勘测设计自动化环境影响因子的界定过程中具有一定的参考价值。     

TP53、P16及K-ras在胆囊高级别上皮内瘤变及早期癌中的表达及随机森林预测模型的建立

目的 探讨TP53、P16及K-ras在胆囊高级别上皮内瘤变及早期癌中的表达差异及建立基因突变随机森林预测模型.方法 回顾性分析2013年1月至2018年12月西安交通大学第一附属医院71例行胆囊切除术患者的临床病理资料,其中慢性胆囊炎20例、胆囊高级别上皮内瘤变28例、胆囊早期癌23例.采用免疫组化SP法对患者胆囊病...     

地铁工程钢筋混凝土梁疲劳损伤演化和寿命预测模型研究

针对地铁工程钢筋混凝土结构服役期间疲劳现象和腐蚀问题,以应力水平(0.6、0.7、0.8)、杂散电流强度(10、20、30、40 V)和氯离子浓度(2.5％、3.5％、5％、10％)为主要变化参数,使用荷载控制对预腐蚀开裂后钢筋混凝土梁进行了腐蚀-四点弯曲疲劳试验模拟,并获得了杂散电流、氯离子和疲劳荷载作用下试验梁跨中...     

基于计算机的产品可靠性预测模型构建与验证

随着现代工业和科技的迅速发展,产品的可靠性成为制造商和消费者高度关注的焦点。产品可靠性不仅影响生产商的品牌形象和经济效益,还涉及消费者的使用体验和安全。随着生产数据的爆炸性增长和复杂性的提升,传统的可靠性预测方法在准确性和实时性方面已无法满足需求。因此,本文基于计算机技术的产品可靠性预测模型构建与验证展开研究,以期为企业提供更加准确和实时的产品可靠性预测手段,同时推进传统制造业向智能制造的转型。     

一种基于神经网络优化预测模型的SiC MOSFET阻断电压确定方法

功率器件设计者常需要通过器件仿真进行器件的设计与优化,但由于仿真结果的未知性,设计者需要逐步调整相关参数,使仿真结果不断逼近目标值,这需要耗费大量的时间,而目前又没有有效的解决办法。为解决这个问题,提出了一种基于神经网络的优化预测模型,以确定SiC MOSFET的阻断电压。将测试温度、第一场限环间距、环间距变化步长、场限环个数和漂移区浓度作为自变量,代入器件仿真软件中进行仿真,从而得到VDMOSFET阻断电压(作为因变量),将其分别代入BP神经网络和RBF神经网络中进行预测,并对二者的预测误差进行对比。结果表明,使用LM算法的BP神经网络预测模型能够很好地预测VDMOSFET的正向阻断电压,可为设计者节约大量时间。