基于SVR的汽油机过渡工况进气流量预测研究

针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题,分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性,提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势,采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取,并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识,以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测,并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明：SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内,有效实现了过渡工况进气流量的预测;与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比,SVR模型具有更高的预测精度,适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。     

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。     

基于Wigner分布的混凝土灌注桩检测

针对混凝土灌注桩，利用Wigner分布给出了一种质量检测方法。实验表明该方法不但对桩基的缩颈、扩颈等给出了结果，同时对开发桩基检测自动系统将起到一定的促进作用。     

基于封闭试验场的驾驶模型生成方法研究

本文从封闭试验场驾驶模型的特殊性出发,采用合理的试验方案,得到了高精度的车速,定位(经度和纬度),航向角等数据.然后进一步地利用支持向量回归算法,得到基于封闭试验场的轨迹模型和速度模型.最终形成了驾驶模型,为下游仿真提供了更为可靠的智能驾驶速度曲线输入,从而不仅可以部分代替实车试验,减少实车的制造,降低开发成本,而且还...     

基于支持向量机的物流配送中心选址决策

建立了选址决策的模糊评价矩阵,应用支持向量机方法(SVM)来处理数据,进行物流配送中心的选址决策。支持向量回归机根据所提供的数据,通过学习和训练,找出输入与输出的内在联系,从而求取问题的解,而不是根据经验知识,因而具有自适应功能,能弱化指标权重确定中人为因素的影响。与传统方法相比较,有较好的泛化能力,能较客观地对多个选址方案的优劣进行评价。最后,引用实例说明利用支持向量回归机完成评价工作的全部步骤。     

基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测

针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。     

基于BIM的公路模型与造价关联关键技术研究

为了解决公路工程生命周期各阶段信息协同性差、公路工程建筑信息模型(BIM)与造价工程量清单缺乏关联等问题,首先运用工作分解结构(WBS)对公路工程进行分解进而形成公路工程模型构件与工程量清单之间的关联关系,其次对BIM模型中构件的分类编码体系和工程量清单分类编码体系进行分析关联,再次分析公路BIM模型与造价关联的重点和难点并提出解决方法,最后提出一种基于公路工程BIM模型的各个构件自动挂接上对应的清单和定额的模型,实现实时计算造价清单、模型参数变化造价信息自动修改的功能。此外,利用BIM技术与清单关联,简化了工程量的计算,使得各阶段的数据无缝衔接,有助于实现全过程的造价管理。     

基于岭回归的上海地区大众品牌二手车价格预测模型

岭回归是在线性回归中存在多重共线性问题的情况下,为减小多重共线性的影响,使回归结果更符合实际、更可靠的一种方法。文章基于岭回归法,研究选取了6个二手车价格的影响因素,对200个上海地区大众品牌的二手车样本数据进行回归分析,建立了一个二手车价格预测模型,可为普通消费者快速预估二手车价格提供一种较为客观、合理的参考方法。     

城市道路交通量短时预测的GSVMR模型

在分析现有城市道路交通量短时预测方法缺陷的基础上,针对目前广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,结合遗传算法容易寻找全局最优解与支持向量机回归法具有结构风险最小化的特点,提出了将两种算法相结合的GSVMR预测模型,该模型同时具有结构风险最小和容易寻找最优解的双重特性,并对某城市四车道主干道路8：00,8：45的交通量进行了预测,结果表明用该模型进行城市道路交通量短时预测所得结果误差较小,依此验证了用GSVMR模型进行城市道路交通量短时预测的有效性。     

基于特征价格模型的北京市住宅价格分析

本文注重规范分析与实证分析的相互结合。系统地选择了一组特征价格变量,构建了北京市住宅特征价格模型,定量研究了影响北京市住宅价格的特征因素,揭示了不同特征因素对北京市住宅价格的影响,突破了我国研究房地产的传统方法,定量研究弥补了针对我国住宅市场缺少实证性研究的缺陷。本文的结果表明,北京市住宅的开发商和物业管理方的商誉和服务水平以及房屋的地理位置对房价有着显著的影响,同时,房屋自身装修程度,周边配套设施等也是决定房价高低的重要因素。     

富川大桥岩溶地区钻孔桩施工技术

洛湛铁路YQ1标富川大桥处于岩溶较发育地区，在钻孔桩施工中遇到覆盖层稳定性差、中间地层溶洞较为发育等难题。介绍桩基础施工中采取的针对性合理施工技术措施。     

基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型

为建立快速高效的高速公路意外事件自动检测系统,提高意外事件救援效率,就高速公路意外事件检测中的关键技术进行了研究。在剖析现有模型特征的基础上,引入支持向量机理论,建立了基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型。利用自主开发的EAD-Simulations系统所建立的数据库,对模型进行了仿真试验,分析了不同核函数对检测性能的影响,研究了单侧输入与双侧输入、不同输入特征因素组合的性能指标。结果表明:与California 8#算法相比,该模型检测率提高了179%,误检率降低至0.50%,平均检测时间缩短了81%;同时得到了上游占有率与流率组合的最优输入特征。     

钻孔灌注桩静载试验检测招投标控制价审查

随着国民经济的迅速发展,大中型桥梁建设越来越多,大直径、大吨位、超长桩基不断得到运用,作为验证桩基设计合理性重要手段的桩基静载试验检测情况也随之增加,因而对桩基静载试验进行招投标的项目也越来越多,然而在确定桩基静载试验费用时由于没有直接定额可以套用,工程造价往往不能合理确定。通过对萧山机场公路改建工程钻孔灌注桩试桩试验检测招投标控制价分析,提出合理确定桩基静载试验检测工程造价的方法。     

基于支持向量机的钢筋混凝土桥梁损伤识别

为了克服现有方法存在的一些不足,提出基于小波包和支持向量机的混凝土桥梁损伤识别方法。采用小波包对环境振动下的信号进行分解,获得各个频带上的能量,该向量对损伤敏感,可以作为模型识别的输入向量。利用支持向量机强大的分类功能,提出根据频带能量建立支持向量机并进行损伤模式识别的方法。应用该方法对一座三跨连续梁桥进行了损伤识别分析。结果表明经过训练的支持向量机可以较准确地识别出损伤位置和程度。对小波频带能量进行主成分分析后建立的支持向量机会获得更好的识别效果。获得更精确的实际信号特征将进一步提高有限元模型精度和实际应用效果。     

桩端桩侧后注浆钻孔灌注桩承载性能试验研究

从钻孔灌注桩竖向承载机理及其承载能力影响因素出发,考虑桩端桩侧复式后注浆施工对钻孔灌注桩端土层和桩侧泥皮的加固效应,初步探讨了郑州地区复式后注浆钻孔灌注桩的承载能力和变形特性,通过郑州某工程复式后注浆钻孔灌注桩现场足尺寸静载荷试验,研究了后注浆对钻孔灌注桩桩端阻力、桩侧摩阻力的提高效应,对桩端桩侧荷载分担比以及对沉降变形和整体竖向承载力的影响等.结果表明:桩侧注浆很好地改善了桩土界面力学能质,使侧阻力得到有效发挥;桩端注浆使沉渣层等桩端土层得以加固,桩端阻力提前发挥;复式注浆作用使桩土界面塑性位移减小,桩顶沉降变缓,灌注桩承载能力得到明显提高.     

长大嵌岩灌注桩自平衡静载试验研究

为评价东江大桥软岩地基嵌岩灌注桩的承载力和沉降特性,采用自平衡静载试验技术对2根大直径嵌岩钻孔灌注桩进行了现场试验,评估了该桥长大嵌岩灌注桩的承载能力,并通过试验成果,探讨了嵌岩钻孔灌注桩随着荷载加大、桩端沉渣持续压缩增强的受力变形特性.     

某大桥超长灌注桩承载特性分析及其工程应用

通过对某跨江大桥超长灌注桩质量问题的综合分析，深入探讨了超长灌注桩的承载机理及承载特性，结合该工程问题进行实例分析，提出较为科学合理的处理方案，可供类似工程参考。     

基于支持向量机的桥梁挠度传感器自适应修正方法研究

通过分析连通管式挠度测量原理,对挠度修正方法进行了改进。为避免现有方法需要对初始状态参数求取,引入了支持向量机模型以求得挠度传感器更换后的理论值,进而得到挠度偏差Δf。本方法不受温度及工况的限制,具有一定的自适应特性。多次实验结果显示现有方法和本方法的均方误差分别为0.785312和0.329756,说明本方法明显优于现有求均值的方法。     

基于支持向量机模型的深基坑变形预测研究

支持向量机是近年来在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.将支持向量机用于基坑变形预测,根据基坑位移的实测时间序列资料,建立基坑位移与时间的关系模型.将实际基坑工程监测资料作为学习训练样本和测试样本,将模型计算结果与实际监测值进行对比分析、研究....     

基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型

针对城市公路客运量预测中存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型.结合西安市历年城市客运量数据,编程实现该预测模型,仿真结果表明了该预测模型的有效性.