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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.
为减少电动自行车与机动车事故造成的损失,定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故,分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量,将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类,从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面,选取17个事故严重性潜在影响因素,
采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析,并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应,量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明,除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外,其余
13个因素都有显著影响,事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设;对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别,其边际效应绝对值的最大值均超过61%,事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%),事故时间和风力等级影响较小(10%~20%),而季节、事故位置、慢行干扰度和天
气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响,为交通管理部门提出了有效改善建议。 相似文献
3.
为提高慢行系统规划方法对具体实践工作的指导性和操作性,研究提出基于使用者需求分析的慢行系统规划"需求引导法",用于指导宏观层面和中观层面的慢行系统规划。"需求引导法"的操作过程首先通过分析山水格局和用地结构,建立慢行系统初始方案,其次对初始方案进行需求侧要素点和供给侧要素点两方面的评价,并根据评价结果对初始方案进行多轮优化调整,从而构建宏观层面供需平衡的慢行骨架系统。中观层面根据组团功能、慢行交通集聚程度划分慢行分区,并结合路网条件供给,提出各分区的慢行发展模式。最后以厦门市为例说明"需求引导法"的操作过程。 相似文献
4.
[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。 相似文献
5.
"机械零部件识图"是汽车类专业的一门必修专业基础课,本文基于现有"机械零部件识图"在线开放课程资源,探讨线上与线下交互融合教学模式在少学时"机械零部件识图"课程中的应用。 相似文献
6.
7.
为有效解决深水半潜式支持平台靠泊海洋生产平台过程中存在的碰撞问题,从碰撞事故发生原因入手,借鉴挪威船级社(Det Norske Veritas,DNV)DNV-RP-107规范中的船与海洋平台碰撞概率模型和美国公路与运输协会(American Association of State Highway and Transportation Officials,AASHTO)《美国公路桥梁防船撞设计指南》中的船桥碰撞概率模型,将支持平台发生向前的过分偏移引起的碰撞场景分为漂移碰撞和动力碰撞2种,建立事件树,得到支持平台靠泊海洋生产平台碰撞概率模型。在此基础上,估算支持平台靠泊碰撞海洋生产平台的概率,由此评估碰撞风险,为半潜式支持平台靠泊碰撞海洋生产平台场景下的相关规范制定提供参考。 相似文献
8.
9.
10.
为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。 相似文献