基于极限学习机的公交行程时间预测方法

以公交车GPS数据为基础,建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型.依据GPS数据在站点附近的特征表现,定义了公交车到站临界点,并分析了临界点处车辆的5种运行状态;提出了公交车到站时刻估算方法,进而得到公交车行程时间数据;通过分析公交车行程时间数据内在特征,确定了极限学习机模型关键参数及其纬度;最后,以长春市88路公交车GPS数据为基础进行了方法验证.结果表明,所用ELM方法预测误差约为11%,并与应用广泛的BP神经网络、RBF神经网络、SVM进行对比分析,发现ELM方法在满足精度前提下拥有更快训练速度与预测可靠性.     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

《普通机床的零件加工》课程学习情境的设计与实施

《普通机床的零件加工》课程具有极强的实践性,学习情境的设计针对企业的需求,选择适当的载体,按照由易到难的步骤,遵循实际工作的"六步法",设计学习情景,实现了教、学、做一体化,取得了较好的教学效果。     

基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究

将采集到的数据进行模糊化处理,然后运用支持向量机对计算出的模糊样本进行训练,并对其进行模拟仿真,结果与实际试验结果基本相符.克服了根据单一的频谱变化来判断故障的类型,有效地提高了故障诊断性能.     

面向车身前部结构轻量化的试验设计方法研究

针对车身结构耐撞性能响应具有强非线性的特点,以某车身前部结构轻量化为例,在利用支持向量回归建立近似模型阶段,分析比较了3种常用的试验设计方法对模型精度的影响.结果表明,将均匀设计与支持向量回归相结合最适合耐撞性能近似模型的构造.基于所得最优近似模型进行车身前部结构的优化设计,在保证耐撞性能的前提下,达到减重2.61 kg、实现6.51%轻量化的效果.     

制动蹄双排孔加工步序产能提升

本文通过对我公司制动蹄产品双排孔加工步序设备进行调整和更新,极大的提高了该步序的加工能力,由原来的日产1500件提升到日产2500件,减少了机床投入,降低了员工劳动强度,提高了加工效率,为企业创造了可观的经济效益。     

确定长途电信卡价格的决策支持系统

长途电信卡业务是电信业务市场化程度最高的业务之一,长期以来,卡的价格(折扣)一直由人确定,带有一定的主观局限性.卡的价格受许多因素的制约,如何科学制定价格是电信业务的一个难点.运用计算机软件、决策支持系统和模糊数学技术等工具,提出了将长途电信卡价格这个一直由人工决策的复杂问题,转化为通过决策支持系统来辅助决策的构想,从而提高决策的科学性.     

船舶操纵性能及其代理模型构建

为了提高船舶操纵性能计算效率,文章结合基于NAPA计算仿真结果和支持向量回归方法预报海洋平台支援船的操纵性能,在收集足够相关船型信息前提下,采用能够合理探索设计空间和抽样的拉丁超立方方法获取了30条样本船型数据。通过NAPA仿射变化、位移转换及根据船型设计变量进行局部调整从而生成系列船型以表达船体几何形状。针对每个船型,分别计算了5项操纵性衡准指标：进距、战术直径、横距、10°舵角第一超越角和20°舵角第一超越角。为提高船舶操纵性能的计算效率,文中利用作者早先新提出的一种单参数Lagrangian 支持向量回归算法来训练并构建代理模型以预报船舶操纵性能,该算法整合了Laplace损失函数,仅采用单参数控制计算误差并于置信区间中增加了b2/2项。以海洋平台支援船为例,采用SPL-SVR算法预报船舶操纵性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络、经典支持向量回归算法进行对比。不需要昂贵的仿真代码计算,文中采用SPL-SVR算法建立的船舶操纵性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较好的效率和适用性。     

连续刚构桥0#块支架预应力预压施工方案

百色竹洲大桥连续刚构0#块采用预应力施载法进行支架施工,文章介绍了该支架预应力预压的方法和措施,分析了支架预压后的受力状况,提出了连续刚构0#块支架预应力预压施工方案。     

基于支持向量机的隧道衬砌空洞机器识别方法

探地雷达是检测隧道衬砌空洞最为有效的方法之一,但检测数据的解析始终是限制其广泛应用的关键。基于支持向量机的基本理论,文章建立了一套隧道衬砌空洞探地雷达图像的机器识别方法,该方法包括图像预处理、特征提取和支持向量机识别三个步骤。首先,探地雷达图像需经过零时修正、滤波、偏移、增益等预处理以提高信噪比;其次,对图像的时域信号进行分段,在分段信号上提取方差、标准绝对偏差和四阶矩三个统计量作为图像特征;最后,利用已知数据对支持向量机模型进行训练,并用数值模拟和模型试验数据对训练好的支持向量机模型进行测试。结果表明,该方法不仅能够准确识别隧道衬砌和围岩内的空洞,还可以对空洞埋深及横向分布范围做出较准确的判断。