基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型

准确的船舶油耗预测模型是船舶实现各项航行优化措施的基础.以长江干线某旅游船为研究对象,通过安装信息采集系统获得了大量的船舶实时营运数据.通过理论分析得出影响船舶油耗的主要因素为风速、风向、水深、水流速度和船舶航速;改进了随机森林建模时参数的设置方法,提出一种变量的重要性测度方法;对去噪处理后数据进行系统抽样并进行归一化处理,得到建模的样本数据;把样本数据按0.7∶0.3的比例随机分为训练样本和测试样本,对训练样本采用随机森林(RF)算法建立油耗预测模型;通过模型预测测试样本的油耗值,与实测数据对比,结果显示预测误差低于6.8%,优于BP神经网络与支持向量机(SVM)的预测结果;分析模型中各变量的重要性顺序为:航速>水流速度>水深>风速>风向,利用偏相关分析得到了单个因素与油耗间的定量关系.     

基于灰狼算法的柴油机高海拔油气参数优化

针对高原环境柴油机工作恶化的问题,利用灰狼算法对柴油机可调增压参数和喷油参数进行协同优化,得到了满足柴油机状态约束条件的最优参数组合。建立某V8可调两级增压柴油机GT-Power仿真模型,利用其生成不同输入参数下的样本数据训练神经网络,生成面向优化的MLP神经网络模型。通过灰狼算法获取不同转速下的最优高低压级涡轮旁通阀开度和循环喷油量组合,在海拔4 000 m(环境压力57.6 kPa)条件下,对于最大扭矩点2 000 r/min和最高转速点3 000 r/min,可以在油耗上升5.73%和5.90%时使功率分别达到平原环境的94.88%和77.42%。     

降低柴油机NOx排放的措施和几个应注意的问题

本文分析了柴油机氮氧化合物的生成机理和降低ＮＯ排放的几个措施，指出了机油在降低柴油机排放中的重要作用并提出用ＳＯＯＴ作为评价机油适应性的指标，强调应追求发动机排放指标，可靠性和经济性的统一。     

基于随机森林算法的盾构改良渣土渗透系数预测及工程应用

为解决土压平衡盾构在富水粗粒土地层掘进时,由于盾构渣土渗透性较高而引起螺旋输送机出口处易出现喷涌等风险问题,基于随机森林算法,选取渣土改良参数包括含水率、泡沫注入比、膨润土泥浆注入比以及掘进地层参数土体有效粒径、水力梯度作为模型输入参数,提出一套适用于盾构渣土渗透系数预测的模型。研究结果表明：该模型预测精度较高,渣土渗透系数预测值与实测值均位于同一数量级,且均方误差仅为2.4×10-9 cm/s,拟合决定系数可达0.981 9。依托滇中引水龙泉倒虹吸盾构隧洞工程进行应用,对下穿盘龙江喷涌风险源进行判定,并基于该预测模型给出推荐改良参数。在采用推荐改良参数后,盾构下穿过程中渣土渗透系数满足要求,土舱压力稳定,且对上部桥梁结构影响较小,保障了盾构安全、高效掘进。     

EQ6BT180柴油机降低NOx和PM排放的研究

介绍了在EQ6BT180柴油机上进行降低NOx和PM（微粒）排放的研究，通过具体的试验，分析了喷油泵泵端压力、喷油器孔径和孔数，燃烧室形状，供油提前角及进气温度等因素对NOx和PM的影响，并通过产品改进使EQ6BT180柴油机的排达到了欧洲I号排放标准的限值要求。     

柴油机气缸垫状态参数预测与结构优化研究

为提高某重型柴油机气缸垫的可靠性和疲劳寿命,基于其温度场、热机耦合应力场和变形情况等状态参数利用相关方法对气缸垫的工作参数进行了优化研究.利用正交实验方法分析了缸垫的气缸圆直径、上水孔圆直径、隔热带长度、缸垫厚度和螺栓预紧力等5个工作参数对上述3个状态参数的影响规律,并确定了影响最为显著的4个工作参数.利用所提出的混合...     

基于改进BP网交通流动态时序预测算法的研究

针对城市交通“智能运输系统”，提出了基于改进BP神经网络理论模型的路面交通流动态时序的预测算法，在BP算法的自适应学习率，在动量法优化网络收敛性等方面，进行了深入研究，并改进了基本BP算法中的收敛速度慢和易陷入局部最小点等问题，章给出了基于改进BP算法的交通流态时序的预测算法仿真实验，结果验证了该算法的可行性和先进性，在交通流时序预测方面有一定的应用价值。     

基于粒子群算法的增压柴油机神经网络模型

神经网络是建立柴油机性能实时计算模型的有效方法.当前柴油机神经网络模型的研究大多是针对稳态工况开展,为了实现对瞬态性能的合理预测,提出了预测全工况稳态及瞬态性能的通用神经网络模型构建方法.此外,为了解决传统BP神经网络无法保证得到全局最优解、泛化能力较差的问题,采用群体智能算法中的粒子群算法(PSO)进行优化.利用某型...     

基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究

根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。     

基于面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译

滑坡遥感解译可为复杂艰险山区的道路选线提供重要的参考资料。以青海省沿黄公路共和至大河家段公路为研究区,利用高分辨率QuickBird卫星影像,采用面向对象的随机森林分类模型提取滑坡区域。该方法先利用多尺度分割方法生成滑坡对象,构建滑坡对象的光谱、纹理及形状特征图,在此基础上利用训练好的随机森林模型提取出疑似滑坡区,最后结合目视解译,得到准确的滑坡区。结果表明:该方法能快速准确地提取出道路沿线的滑坡区,有效节约人力物力,为后续的道路选线提供准确信息。     

进气条件对不同柴油机NOx排放影响的试验

在发动机台架上,使用不同后处理系统的发动机进行了ESC、WHSC和WHTC等不同循环工况的排放试验,研究了进气温度和进气湿度等因素对发动机NOx排放的影响规律。研究结果表明,无论是WHSC还是热态WHTC循环工况,随着进气湿度的增加,催化剂前NOx排放略有降低,经过NOx修正系数的调整后,修正后的催化剂前NOx排放基本保持不变。国六柴油机催化剂后的NOx排放随着进气湿度和进气温度的增加而有逐渐降低的趋势,但是幅度很小。国六柴油机的后处理系统形成闭环控制,SCR对NOx的转化效率高,进气湿度对催化剂后NOx排放的影响较小。     

基于随机森林模型的纯电动汽车保值率影响因素研究

随着第一批进入市场的纯电动汽车逐步进入置换周期,如何在市场信息不对称情形下,快速客观评估纯电动汽车保值率,逐步成为行业亟需解决的难题。本文利用随机森林模型,筛选市场有效挂牌信息,从实体性因素、功能性因素和社会性因素三方面探究影响纯电动汽车保值率的主要因素。并据此分析破解纯电动汽车保值率低估困境的策略,以期对纯电动汽车行业发展完善产生借鉴意义。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

基于Taguchi算法的OP2S柴油机气口结构参数优化

采用GT-Power以等效二冲程方法建立对置二冲程(OP2S)柴油机一维仿真模型,以进气口高度、排气口高度、进气口宽度圆周比、排气口宽度圆周比为试验参数,设计正交试验,并以平均指示压力、给气比、扫气效率为评价指标,利用Taguchi算法分析仿真结果的信噪比,优化试验参数,得到了各参数对OP2S柴油机换气效果的影响程度顺序与最优气口结构.结果表明,利用Taguchi算法可得到OP2S柴油机气口的最优参数组合,从而有效提高OP2S柴油机的换气性能.     

柴油机碳烟排放浓度的预测

本文在国外有关碳烟生成和氧化过程基础研究所获得的理性认识基础上,建立了一个考虑到碳烟先兆物生成、成核、凝聚、集聚和氧化等过程的较为仔细的柴油机碳烟排放预测模型。该模型在110柴油机上作了初步验证,表明模型具有一定的预测能力。     

基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究

为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型.通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰风险特征,判定当前状态下的车辆跟驰风险.利用UC-winRoad驾驶模拟器仿真实验输出的降雨条件(包括降雨等级、路面水膜厚度、路面附着系数)和车辆运行数据(包括纵向车速、加速度、安全距离)进行验证,构建了引入风险熵的风险水平判定模型;通过随机森林算法对模型进行训练,并对风险特征进行提取,输出风险水平的判定结果.结果表明,该模型获取的风险水平误差小于1级,相比人工神经网络和支持向量机,平均相对误差分别降低了10.36%和4.54%.所提出模型可作为实用工具判定雨天车辆跟驰风险水平.     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

EGR影响高速直喷柴油机NOx和烟度排放机理的研究

设计了基于步进电机的高精度EGR率可变电子控制系统,并利用该系统研究了不同工况下EGR率对柴油机NOx和烟度排放的影响.结果表明,随着负荷的增加,EGR对NOx的抑制效果明显,NOx排放对氧浓度变化的敏感性增强,而燃烧温度的增加是次要因素;随着转速的增加,NOx排放对氧浓度变化的敏感性降低,此时反应时间起主要作用,所以EGR对NOx的抑制效果减弱;烟度排放主要取决于氧的含量,故在各转速下随负荷的增加烟度随EGR率的变化越明显.