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991.
为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法. 相似文献
992.
基于新拌UHPC流动改变内部纤维取向的特性,采用通道流动结合振动的方法,实现UHPC的纤维定向浇筑,并采用图像分析技术测量了纤维定向浇筑对UHPC内部纤维取向的影响,利用抗折试验和轴拉试验测量了纤维取向对UHPC抗拉性能的影响,最后提出了用于定量评估纤维取向对UHPC抗拉强度影响的指标.研究结果表明:常规浇筑下UHPC的纤维取向系数为0.487,接近0.5,纤维定向浇筑的UHPC的纤维取向系数达到了 0.731;具有纤维定向效果的UHPC开裂强度提升24%,抗拉强度和抗折强度分别提升66%、71%;评估UHPC抗拉性能的指标计算出的强度提升约为69%左右,与实测值相近,可认为是一个可靠的用以定量评估纤维取向对UHPC抗拉强度影响的指标. 相似文献
993.
994.
对某A型地铁车辆采用的进口JURID J2338合成闸瓦产生裂纹的原因进行分析.闸瓦产生裂纹后须及时换新并提前报废处理,增加使用和维护成本;若闸瓦产生裂纹后未及时换新,可能进一步发生闸瓦掉块甚至造成磨托,影响列车的运行安全.通过对闸瓦与踏面的匹配关系分析、闸瓦的压缩强度校核计算及闸瓦弯曲试验,找到了JURID J2338合成闸瓦产生裂纹的主要原因是闸瓦局部存在应力集中.建议合成闸瓦装车后,采用小级别纯空气制动进行闸瓦磨合,使闸瓦与踏面有效接触面积达到80%以上,消除应力集中. 相似文献
995.
当前地铁车辆的检修存在着过修和欠修的现象。在分析车辆设备全寿命的基础上,以全寿命周期单位时间维修费用最低为目标,建立了基于剩余寿命可靠度的预防性维修周期模型,并针对多部件维修周期问题提出了应用于多部件整体的趋近机会维修策略。通过算例分析,验证了模型的合理性和可用性,以及趋近机会维修策略的有效性。 相似文献
996.
在某些特殊地段,工程上希望设置内轨高度大于外轨高度的反超高,而目前尚无对反超高曲线设置及其车辆通过安全性等问题的相关标准.通过建立有轨电车动力学模型和槽型轨轨顶外形模型,研究了列车以不同的速度通过槽型轨的不同反超高量曲线时,有轨电车系统的运行安全性和乘客的乘坐舒适性.研究结果表明,反超高量在0 ~50 mm范围内时,列车运行速度低于46.8 km/h时满足安全性和平稳性要求;反超高量在0~20 mm范围内时,列车以低于54.0 km/h的速度运行是安全、平稳的.槽型轨轨道可以设置反超高曲线. 相似文献
997.
在接触网装置故障中,腕臂底座(包含平腕臂底座和斜腕臂底座)开口销缺失较常见,包括横向和垂直销钉开口销缺失两种.为对腕臂底座开口销缺失缺陷进行自动识别,本文提出一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法:首先采用YOLO算法对原始大图进行一级定位得到腕臂底座区域,然后对腕臂底座区域进行二级定位得到开口销区域小图,最后采用CNN(卷积神经网络)分类算法对横向和垂直开口销小图进行分类识别.实验测试证明该检测算法识别准确率高、漏检率低,可对腕臂底座开口销缺失进行有效检测. 相似文献
998.
999.
为满足舰载雷达的关键部件TR组件抗冲击和轻量化设计要求,采用DDAM和时域模拟法分别对TR组件进行冲击计算分析.由计算结果可知,2种冲击计算方法得到的应力分布区域和危险区域基本一致,3个冲击方向上最大应力均位于其后侧导向销上,且应力值均小于相应材料的屈服强度,垂向冲击应力最大,时域模拟法计算应力值小于DDAM,但计算时间明显高于DDAM.此外,通过分析TR组件冲击应力分布情况,提出了结构优化改进建议.对于TR组件这种位于舰船桅杆区重量控制严格的舰载设备,建议采用计算精度高且计算结果完善合理的时域模拟法代替DDAM进行冲击计算分析.研究结果可为舰载设备抗冲击轻量化设计提供理论支撑. 相似文献
1000.
内河航运是综合运输系统和水资源综合利用管理的重要组成部分,航标智能化是航运发展的重要支撑,是内河航运安全的最根本保障。但当前内河航标智能化水平不高,无法满足于日益增加的航运发展需求。在当前航运发展与物联网、云计算、大数据管理、新一代移动通信等现代信息技术深度融合的大趋势下,结合当前大数据分析和人工智能等前沿技术,开展航标智能化研究,对我国智能航道建设有着至关重要的作用。本文通过研究分析了国内外航标智能化研究现状,提出了构建内河智能化航标系统的相关思路。 相似文献