基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

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。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

280柴油机曲轴压套逃逸现象的研究

通过对影响压套过盈联结可靠性的各种因素分析,对曲轴这样的零件,从设计角度提出了对影响过盈联结各种因素补偿方法的确定,从制造角度上通过利用滚压加工工艺,降低工艺孔的表面粗糙度值,并对组装工艺进行规范,提高了压套过盈联结的可靠性。     

交通量预测中组合预测参数估计方法的研究

在现有文献研究的基础上，对组合预测模型中权系数的估计问题作了进一步研究，给出了两种估计方法，即最小平方法和最小方差法，讨论了权系数的约束条件和组合预测效果评价问题。     

组合预测模型的研究

在现有文献研究的基础上，对组合预测模型作了进一步的研究，分析了现有预测模型存在的问题，提出了改进的组合预测模型，并给出了其参数估计和方法和估计公式。     

青藏铁路大风天气运输组织方法

青藏高原大风天气多,空气密度小,大风对铁路运输安全的影响与低海拔地区差异较大。利用车辆动力学原理建立列车临界翻车风速模型,分别计算青藏铁路海拔3 000 m和4 000 m冻土和非冻土地区的临界翻车风速和危险翻车风速,以及给定风速条件下车辆限制速度。计算结果表明,青藏铁路临界翻车风速随海拔升高而增大,随冻土路基病害出现而降低。参考英、日等国大风标准,结合青藏铁路的特点,根据危险翻车风速和临界翻车风速,初步提出青藏铁路海拔4 000 m地区安全行车标准及特定运行条件、冻土地区线路出现病害情况下的安全行车标准及特定运行条件。提出列车限速运行、增加车辆载重、提高列车编组水平、提高司机操作水平、改善棚车顶部外形、加强货运检查、注意车辆防溜和风沙地区线路检查等大风天气运输组织措施。     

ANALYSIS OF FORMING PRESSURE AND INSIDE DIAMETER VARIATION IN THIN WALL TUBE PRESS EXPANSION

ＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＦＯＲＭＩＮＧＰＲＥＳＳＵＲＥＡＮＤＩＮＳＩＤＥＤＩＡＭＥＴＥＲＶＡＲＩＡＴＩＯＮＩＮＴＨＩＮＷＡＬＬＴＵＢＥＰＲＥＳＳＥＸＰＡＮＳＩＯＮＸｕＷｅｎｂｉｎ（许文斌）ＺｈｕａｎｇＸｉａｏ（庄晓）ＺｈａｎｇＹｏｎｇｑｉｎｇ（张永清）Ｈ...     

高速道路异常状况下车辆排队长度的预测模型

分析了高速道路交通事故发生后交通流的变化情况，并采用车流波动理论推导出排队长度随时间变化的公式，为开发高速道路紧急救援系统提供了理论依据。     

灰色理论在高速公路交通量预测中的应用

应用灰色理论,借助于EXCEL及MATLAB,对成渝等几条高速公路的交通进行预测并结合实例建立相应的模型予以验证,通过与实际情况对比,说明该预测模型用于高速公路交通量预测精度较高,且使用方便简便.