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1.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
2.
按普通硅酸盐水泥∶硫铝酸盐水泥∶VAE乳液=0.5∶0.45∶0.05的配合比,分别向其中加入0.15%、0.2%、0.25%的聚乙烯醇纤维、聚丙烯纤维、碳纤维和玻璃纤维,进行浆液性质的对比试验,进一步探究效果更好的新复合型水泥注浆材料。试验以流动度、凝结时间、抗压强度为主要控制指标进行材料筛选,得到VAE乳液+纤维可以减少结石体的脆性破坏的结论,并最终获得水灰比为0.8,普通硅酸盐水泥∶硫铝酸盐水泥∶VAE乳液=0.5∶0.45∶0.05+0.2%体积比的聚丙烯纤维的复合水泥基注浆材料。在满足施工要求的前提下,相比普通水泥类注浆材料,相同水灰比时,该材料具有早期强度高、凝结时间短、抗冲击荷载能力强的特点。 相似文献
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7.
为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%. 相似文献
8.
减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示:新登机模型能准确反映登机过程,Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高. 相似文献
9.
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