对转桨水动力性能实时预报方法

为了实现对转桨水动力性能实时预报，基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先，采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型，通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算，从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构，通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究，结果表明，采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果，但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计，可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。     

交通运输与区域经济发展耦合研究综述

为全面掌握交通运输与区域社会经济发展国内外研究现状,关键技术以及主要学术成果、结论。本文从Web of Science数据库和CNKI数据库中选取近20年的文献,借助文献可视化软件VOSviewer对所有文献进行分析。结果表明美国、德国、法国在此方面研究起步较早;研究热点主要围绕交通运输与区域经济的协同发展、产业结构、产业集聚、耦合协调模型等方面展开。未来研究应结合大数据分析,聚焦具体区域交通运输与社会经济间耦合协调度,促进交通运输与区域经济协调发展。     

基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.     

辽宁沿海港口与区域经济互动发展影响研究

辽宁沿海港口是"一带一路"上连接亚欧通道和中蒙俄经济走廊的重要贸易节点,辽宁沿海港口的转型升级与整合发展是辽宁以及东北地区全面振兴的重要引擎,而辽宁以及东北地区的产业结构调整与区域经济发展水平对辽宁沿海港口的良性发展具有强大推动作用。首先,文章阐释了辽宁沿海港口与区域经济的发展现状和互动发展影响因素;然后,应用相关分析与回归分析方法分别研究了沿海港口与区域经济各指标之间的相关系数与互动发展影响因果关系;最后,根据研究结果提出了辽宁沿海港口与区域经济之间的互动发展对策,以期为辽宁沿海港口良性发展与辽宁区域经济的可持续发展提供科学理论指导。     

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

轨道交通快线运营管理与调度指挥模式研究——以重庆市为例

为适应大都市区域轨道交通发展需求,重庆市提出了"轨道交通快线"新型轨道交通模式,以期增强大都市区对外交通集聚辐射能力,加强市郊区域与中心城区的轨道交通通道。针对轨道交通快线运营管理与调度指挥模式问题,本文以重庆市为例提出了轨道交通快线运营管理与调度指挥模式选择的影响因素,通过对比分析得出适应轨道交通快线规划发展的运营及调度模式,并进一步探究了轨道交通快线与国铁协同运输组织相关问题,为轨道交通快线与国铁衔接贯通、协同发展提供参考。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。