智能化滚珠丝杠副退化状态的评估方法

现有滚珠丝杠副退化状态评估方法通常假设已有充足且带标签的数据集,但实际工程应用中故障成本过高、获取标签难度过大,难以在特定工况下获得大量带标签数据集. 针对上述问题,提出一种基于多尺度对抗域对抗学习的智能化状态评估方法,结合注意力卷积神经网络模块和域对抗学习模块,利用不同工况下采集的传感器信号建立深度学习模型,从而自适应地学习域不变特征并实现高效的知识复用和特征迁移;利用多工况下采集的滚珠丝杠副退化信号构建试验数据集来验证方法的有效性. 研究结果表明:本文方法在6个标签缺失跨工况条件下的滚珠丝杠副退化状态识别子任务中均取得了高于89.02%的识别准确率;能够充分迁移带标签数据的关键特征,实现了标签样本缺失条件下目标工况退化状态识别.      

基于灰色遗传支持向量机的短时交通流预测

为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.     

基于DEA与GRA的多项目资源配置评价研究

提出将数据包络分析和灰色关联分析应用到多项目资源配置评价问题中.采用DEA方法,对多项目环境下的资源配置有效性进行了分析,并将DEA方法求出相对效率作为参考序列,通过GRA方法对各资源与效率之间的关联度进行计算.通过一个光电子企业的实例分析证实了该方法的有效性和实用性.     

背景值优化的灰色马尔科夫模型在铁路客流预测中的应用

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.     

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交通检测器采集的原始交通数据的质量会直接影响智能交通系统的后续效益.本文针对采集的交通数据普遍存在的故障问题,以交叉口检测器的交通流数据为研究对象,提出基于灰色残差GM(1,N)模型的数据修复算法.首先针对交叉口四个路口的交通流进行灰色相关分析,然后建立灰色GM(1,N)模型对故障数据进行预测修复,并进行了残差修正,提高了修复数据的精度.分析结果表明,提出的故障数据灰色残差GM(1,N)模型算法是可行的,可以更好地解决因为数据故障而对后续处理带来的困难,同时也为其他领域的故障数据修复提供借鉴.     

基于灰色理论的桥梁刚度性能退化预测方法研究

桥梁结构刚度退化可以从侧面反映出桥梁的健康状况,以子牙新河特大桥简易健康监测系统监测数据为样本,采用灰色预测中数列预测的方法对子牙新河特大桥刚度的退化趋势进行了预测,计算出了10年之后桥梁刚度退化状态,并与五年实测数据进行了对比分析,验证了基于灰色理论的桥梁结构刚度性能退化预测的可行性和有效性.     

基于灰色理论的船舶避碰行动评价

分析灰色评价方法的优越性,并建立避碰行动评价相关数学模型和评价指标体系,最终阐述了基于多层次灰色综合评价理论进行避碰行动评价步骤.该方法具有一定的有效性和实用性.     

基于城市交叉口监控视频的路径选择研究

以泰州市万达片区关键交叉口监控视频为数据基础,基于深度学习图像识别算法识别交叉口车辆及车牌号信息,结合时间及路网拓扑结构进行车辆出行链划分及车辆出行起讫点提取研究.确定出行路径长度、行程时间、转向次数、道路等级、交叉口数量、轨迹偏爱程度等变量为决策指标,并考虑高峰、平峰、夜间的时段因素,基于多元Logit回归及灰色关联法分别建立路径选择概率模型.研究验证基于多元Logit回归及灰色关联法模型预测结果的均方误差分别为1.56％ 和5.61％,结果表明:多元Logit回归预测模型具有较低的预测误差,而灰色关联法模型具有广泛的适用性.     

基于GM(1,1)和BP网络的港口吞吐量预测

分析了灰色和人工神经网络预测方法的互补性,在此基础上提出了将灰色与人工神经网络结合的灰色-神经网络混合模型.分别采用GM(1,1)模型、BP网络模型和灰色-神经网络混合模型对某港口货物吞吐量进行预测并用实测数据验证.结果表明,灰色-神经网络混合模型预测效果最佳.     

道路交通事故的灰色马尔科夫预测模型与算法

将灰色模型与马尔科夫链结合,建立了针对道路交通事故预测的灰色马尔科夫模型.既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势.在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计.用我国道路交通事故次数的数据进行预测验证.结果表明.灰色马尔科夫链模型能很大的提高预测的精度和效果,符合实际要求.