基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.     

基于分布式的捷联导航计算机系统设计与实现

为消除大型载体结构变形对载体上设备观测精度的影响,本文介绍了分布式姿态基准系统并给出了基于以太网和CAN总线的多级分布式系统的设计方案,最后完成基于DSP-MPU的捷联姿态基准导航计算机的硬件方案设计。     

支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用

利用支持向量机理论对深基坑支护结构的变形量进行分析和预测,建立了预测支护结构最大变形量的支持向量机预测模型。预测结果表明,该预测模型有很高的预测精度,并应用于南京市某地铁站实际工程。     

基于支持向量机的可靠性增长费用建模与分析

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法，具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数武器装备可靠性增长费用预测模型，然后对我军某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了预测与分析。结果表明，与一般的回归分析相比，基于支持向量机的回归模型具有很好的预测精度。     

一种电流型PWM逆变器的电荷轨迹控制法

采用空间向量原理，从空间电荷向量端点轨迹逼近于国出发，推导出ＰＷＭ脉冲模式的算法，同时采用８０９７微处理器实现这种脉冲模式和对逆变器进行控制。由实验波形看出，在较低频时逆变器的输出电流为三相对称的近似的正弦波电流，消除了低频时有害的寄生脉动转矩。     

基于经验模态分解的舰船运动姿态预测模型研究

运动姿态准确性预测对提高舰船水上作业安全性具有重要的现实意义,为此,基于经验模态分解算法,构建一种新的舰船运动姿态预测模型。该模型首先利用EMD分解舰船运动时间序列,然后采用游程判别法来判定IMF和r_n (t)的波动程度,划分高频、中频和低频3个分量,最后利用基于支持向量机算法构建的预测模型预测舰船运动姿态。实验结果表明:与卡尔曼滤波法、谱估计法、艏前波法3种运动姿态预测方法得到的结果相比,本模型的纵摇角预测误差更小,精度更高。     

舰船惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿方法

针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。     

基于支持向量机法的混凝土强度对拼宽T梁桥 时变可靠度影响分析

基于支持向量机法,研究了拼宽T梁桥的效应函数在小样本条件下的隐式函数拟合精度问题,误差小于5%;将拟合的隐式函数用于构建正截面抗弯承载力功能函数,分析了拼宽桥的时变可靠度变化规律。研究结果表明:SVM法预测结果偏小;分析强度时变效应及收缩徐变因素,在70 a内梁片结构可靠指标降低速率及幅度不显著,且较不分析时变效应时高;假设旧梁运营20 a后进行拓宽,新梁运营45 a内,拼宽桥体系可靠指标降低速率相对平缓;新梁运营45 a后,拼宽桥体系可靠指标减少则值得关注。     

基于支持向量机的车辆自动分类方法

提出一种基于支持向量机(Support Vectir Machine，SVM)理论的车辆分类方法，通过CCD摄像机采集标准车辆图像，由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据长度和宽度作为训练样本，离线训练SVM，得到分离器，然后将测试车辆的特征数据作为测试样本，根据本文提出的分类方法，通过离线获得的分类器对车辆类型进行判决，从而为交通参数的准确检测提供依据。实验表明SVM在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力。