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基于RBF径向神经网络的混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了基于神经网络预测混沌时间序列的方法,分析了神经网络的基于工作原理,并用模拟产生的logistic方程数据与实际采集的海杂波数据一一进行了实际研究,得出了预测结果与混沌时间序这间关系的一些结论。 相似文献
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由于影响车辙的因素较多而且较复杂,常规的数学方法建立的车辙预测模型难以准确预测路面车辙的发展趋势.该文依据湖南潭邵高速公路沥青路面车辙深度历年数据,利用时间序列法建立了能考虑不同数量滞后值的时间序列路面车辙深度预测模型,并对预测模型的修正性进行了分析.模型预测值与实测值对比表明,时间序列法具有较高的预测精度,且其易修正性是其他预测方法所不具备的. 相似文献
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基于统计学习理论的交通流量时间序列预测 总被引:6,自引:0,他引:6
针对城市交通“智能运输系统”,提出基于统计学习理论的交通流量时间序列预测,与传统统计学相比,统计学习理论能勉励在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力。它具有收敛速度快,有效避免局部最小点的特点。对某一实际路口机车流量的实验结果验证了该方法的有效性和先进性,有望在交通流量时间序列预测方面得到广泛的应用。 相似文献
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文章分析了2012年我国乘用车市场情况,提出2012年乘用车需求主要受3方面因素影响。一是乘用车自身发展规律,即从发达国家经验来看,汽车发展有2个阶段;二是宏观经济形势,2012年经济增长率低于长期潜在水平;三是政策影响,不会出台全局性的鼓励和限制总量的政策。,并预计2012年乘用车增长率在12%左右。 相似文献
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边坡位移预测的混沌时间序列分析方法应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中,运用边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数预测边坡的变形破坏,建立了预测模型,并结合工程实例进行边坡位移预测,取得了较好的预测效果。 相似文献
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利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。 相似文献
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乘用车市场的发展态势是各大汽车制造企业关注的焦点,对企业制定发展战略和及时调整产业结构至关重要。在分析2013年乘用车市场逐步走高态势形成原因的基础上,对比美、欧、日等国家的汽车销量和保有水平,对2014年我国乘用车市场需求及发展走势进行了预测。受发展规律、宏观经济及汽车政策的影响,2014年我国乘用车需求预计为1860万辆,同比增长14%。2014年乘用车市场将继续保持平稳快速发展。 相似文献
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轿车人体工程设计一般方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合参加奥迪A6轿车的人体工程设计与车内空间的确定工作,探讨总结了轿车人体工程设计与车内空间确定的一般方法和过程,阐述了设计过程中的一些基本概念和定义,并给出了相关标准和设计参考值。此外,介绍了国际上广泛应用的人体工程设计软件RAMSIS三维软人体系统。可为新产品设计和技术改进提供帮助与参考。 相似文献
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本文在切诺基吉普车实车试验的基础上,结合其它轿车的试验结果,对制动标准中有关轿车轴间制动力分配的要求进行了研究。结果表明,为获得良好的制动稳定性,较高的制动效能,增加前轴制动力,减少后轴制动力是现代轿车轴间制动分配设计的发展趋势;要求过大的后轴制动力,在常遇路面上强力制动,将会导致后轮首先抱死,与ECER13要求不相符。 相似文献
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马自达6轿车故障排除四例 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了马自达6轿车发动机怠速抖动、发动机后部异响、制动灯熔丝常断及安全气囊报警灯常亮等4种常见故障现象,论述了故障检测、故障分析与排除过程。指出,在对故障进行检修时必须依据相关资料了解其结构、工作原理及有关电路图等,从而利用检测仪器诊断并进行故障的分析与排除。 相似文献
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汽车是一个三维的实体,也被称为是“流动的建筑”,从形体上也有它最佳的形体比例关系,即汽车上的每个实体元素的比例、线条间距、棱角的大小都影响着人的视觉感受.以三厢车和两厢车为例,阐述了整体乘用车车长与车宽、轴距与车长轮距与车长、轮距与轴距、车长与车高、车轮直径与车长、轮胎宽度与车宽的统计关系. 相似文献
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在众多利好因素影响下,2010年中国汽车产业形势喜人。2011年中国汽车消费市场机遇与挑战并存。文章分析了2010年乘用车市场状况并从乘用车长期潜在增长率、2011年宏观经济形势和政策3方面对2011年乘用车市场进行了预测。由于受宏观经济政策调整及相关汽车政策影响,2011年汽车市场存在许多不确定因素。最大可能是以长期潜在增长率为轴心上下小幅波动。综合判断2011年乘用车增长速度在10%~15%之间的可能性较大。 相似文献