桥梁结构损伤识别的预测模型研究

多元回归分析在工程实际和科学研究中有着广泛的用途，无论是对未来的经济预测还是对结构的健康评估都将起到重要的作用。介绍了基于数理统计理论建立多元逐步回归预测模型的方法，并将其运用到损伤识别领域。根据监测系统所获得的桥梁结构健康状态下的测试数据所建立的预测模型可用于桥梁结构的损伤识别，并且这种方法可考虑各种因素对结构响应量的影响，识别效果好，适用性强。     

基于神经网络的航行安全性预测模型

指出了预测对航安全性的重要意义，传统的预测方法存在的缺陷，运用神经网络建立时间序列的航行安全性预测模型，克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处，分析表明，该模型的预测精度较高。     

出行者信息服务系统中后台语音识别系统的研究

系统分析基于Microsoft Speech SDK的语音识别系统,首先给出语音识别系统的总体设计,其次对MicrosoftSpeech SDK的主要接口进行研究,在此基础上完成语音识别中XML语法文件的编制、Microsoft Speech SDK的语音识别算法的实现,然后得到信息服务发布系统中语音识别的工作流程及其结果,最后进行测试分析。试验表明,该系统具有一定的实用价值和研究价值。     

出行者信息服务系统中后台语音识别系统的研究

系统分析基于Microsoft Speech SDK的语音识别系统,首先给出语音识别系统的总体设计,其次对MicrosoftSpeech SDK的主要接口进行研究,在此基础上完成语音识别中XML语法文件的编制、Microsoft Speech SDK的语音识别算法的实现,然后得到信息服务发布系统中语音识别的工作流程及其结果,最后进行测试分析。试验表明,该系统具有一定的实用价值和研究价值。     

基于遗传算法的推进电机的预测模型

本文选择BP神经网络算法作为预测模型的算法,建立了基于遗传算法的推进电机预测模型,并运用推进变压器的实际运行参数,对预测模型进行仿真,为推进电机的状态评估打下了良好的基础。     

基于参数拟合的交通流预测模型

交通流的准确预测是交通控制的重要手段之一,基于曲线拟合的最小二乘法,将交通流统计数据分组,以各组均值和概率密度值为变量,进行函数拟合,并在显著性水平α下进行假设检验,得出了满足α的概率密度.最后进行了仿真实验并分析了结果.     

基于背景值修正的协同预测模型

斜坡岩体变形到滑坡的发生,实质上是由组成斜坡的各子系统协同作用的结果.通过将协同学引入斜坡的稳定性预测评价中,提出了协同预测模型[1].而背景值公式是影响该模型预测精度的关键因素之一,传统的背景值公式实际是采用梯形公式近似的计算曲线所围成的面积,经研究则通过曲线函数积分的方式对协同预测模型中的背景值进行了修正,使其计算的面积更加的接近实际值,以提高原有协同预测模型的精度和预测的准确性.并以甘肃省永靖县黄茨滑坡为实例进行了检验,其绝对误差减少了2d2h,相对误差减小了2.7%,充分说明改进的预测模型用于滑坡短期预报的有效性、可行性,而且修正后模型所需位移数据时间间隔较大,在一定程度上节省了监测数据所需的费用.     

基于高速公路的形象识别系统构建研究

借鉴企业形象识别系统,将其应用于高速公路形象建设中,阐述高速公路形象识别系统的组成、相互关系、构建原则及构建内容。通过对高速公路形象识别系统的构建,改善国内高速公路形象"复制"建设所带来的无差别化,增强高速公路及各区段地域文化特色的识别性,为高速公路形象的特色化与可识别性建设提供一种可供参考的理论研究方法。     

胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素及评分系统的构建

目的分析胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素,构建可视化评分系统。方法提取SEER数据库2004年至2012年有完整随访资料的胃神经内分泌肿瘤患者的临床数据进行统计分析,绘制Kaplan-Meier生存曲线,采用Log-rank检验进行单因素分析,COX回归进行多因素分析,并用nomogram进行COX回归评分系统的可视化构建。结果单因素分析显示,性别、年龄、婚姻状况、人种、是否多发、肿瘤分级、TNM分期、肿瘤部位、组织学类型、是否手术是影响胃神经内分泌肿瘤患者预后的危险因素。多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、人种、是否多发、肿瘤分级、N分期、M分期、是否手术是影响胃神经内分泌肿瘤患者预后的独立危险因素。预测模型3、5、10年的预测价值均明显高于第6版AJCC TNM分期系统的预后价值,差异有统计学意义(3年:Z=13.178,P<0.000 1;5年:Z=11.462,P<0.000 1;10年:Z=4.298,P<0.000 1)。结论影响胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素较多;本研究绘制的可视化nomogram可根据患者的评分计算出患者的3、5、10年生存率,且预测价值明显优于TNM分期系统,对临床工作具有重要的指导意义。     

基于虚拟仪器的车内噪声源识别系统研究

基于Labveiw的低开发成本及强实用性的特点开发了一套车内噪声源识别系统,实现车内噪声信号的采集与存储、功率谱分析、混合噪声分离等功能,快速定位车内噪声源,具有较强的实用价值。     

基于RFID的铁路物流电子识别系统

研究了RFID技术防碰撞算法在铁路物流中的具体应用.提出了铁路物流电子识别系统,并介绍了系统的组成.针对RFID信息碰撞问题,考虑到各种具体的工作情况,用MATLAB软件对防碰撞算法进行程序仿真,并搭建了实验平台进行验证.结果验证了RFID技术可以解决漏读问题,并提出了新的RFID工作模式,可以更加高效解决信息碰撞问题...     

基于马尔可夫预测模型的桥梁养护时机研究

文章研究了桥梁技术状况的时变规律,根据模糊评价理论结合马尔可夫过程方法 ,给出了桥梁技术状况和养护费用的预测模型。算例分析表明,该方法可进行桥梁技术状况预测,从而揭示出桥梁技术状况发展规律并预判到潜在的危险,以便在时间和空间上优化分配养护预算,确保桥梁在目标使用期内安全和合理使用。     

基于RFID的铁路物流电子识别系统

研究了RFID技术防碰撞算法在铁路物流中的具体应用.提出了铁路物流电子识别系统,并介绍了系统的组成.针对RFID信息碰撞问题,考虑到各种具体的工作情况,用MATLAB软件对防碰撞算法进行程序仿真,并搭建了实验平台进行验证.结果验证了RFID技术可以解决漏读问题,并提出了新的RFID工作模式,可以更加高效解决信息碰撞问题.RFID在铁路物流系统电子识别中的应用是可行性的.     

基于遗传算法和神经网络理论的机场航空业务量的预测模型

航空业务量预测是机场规划的基础。常用的预测方法无法同时考虑较多的影响因素,预测结果的精度较低,缺乏客观性。本文运用遗传算法和神经网络理论,综合考虑GDP增长率、人口增长率、进出口总量等因素对航空运输市场的影响,得出一种较为完善的航空业务量的预测模型。     

基于不同时间段的几种高路堤沉降预测模型研究

介绍了几种基于实测沉降数据的高路堤沉降预测模型,通过实例对各个模型的拟合和预测精度进行比较和分析,通过6种预测模型的比较得出,双曲线和指数曲线更适合于施工前期预测,两者中双曲线精度更高一些;皮尔曲线、灰色预测、龚帕斯曲线和皮尔神经网络方法更适合于长期预测,4种预测方法中皮尔神经网络精度更高一些。     

基于BP神经网络的刘翔成绩与分栏时间预测模型研究

建立了基于BP神经网络的刘翔专项成绩与分栏时间预测模型。结果表明:该模型预测精度高、速度快,能够有效地用于刘翔的训练调控中去。模型预测的刘翔专项成绩和分栏时间训练对照表,可为刘翔的训练乃至世界优秀跨栏运动员的训练提供理论参考。     

基于径向基函数网络的社会消费品总额预测模型

利用BP、RBF神经网络自适应学习法模型,对社会消费品总额进行了预测和研究,结果表明用RBF网络自适应学习法所建立的模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的应用性。     

基于模糊约束的空中交通流量预测模型研究

鉴于传统流量预测模型存在预测精度差、耗时长、效率低的不足,将模糊约束引入空中交 通系统,用于表示人工智能领域中一些不确定的信息,构建了基于模糊约束的空中交通流量预测模型。通过分析影响模糊约束的决策向量、模糊参数向量及模糊约束集三个因素,提出预测模型 的构建流程,选取空中交通路线多转折点,并获取模糊矩阵,建立了空中交通流量预测模型。实验结果表明,对空中交通流量进行预测时,采用改进的预测模型相比传统预测模型的预测结果较 优、耗时较短、精度较高。     

基于语音识别的遥控小车研究

语音识别与处理技术在信息技术的人机接口中得到了普遍关注，音控小车是语音识别的典型应用之一。基于无线遥控技术介绍了音控小车的结构，分析了语音识别模块和无线收发模块的基本原理及设计过程；对音控小车的驱动和控制进行了介绍，成功实现了基于语音识别的遥控小车设计，其设计思想和方法对需要进行语音无线远程控制的设备具有一定的参考价值。     

基于SVM的地铁闸机检测识别系统研究

在复杂环境下提高地铁闸机智能识别系统的识别率是一项极其困难的工作。针对地铁闸机通行中各种事件的不同情况,提出了一种基于支持向量机的智能识别方法,并设计了基于双CPU控制和红外传感器的智能检测识别系统,通过合理安排红外传感器的位置,获取通行乘客经过闸机通道时的运动序列,结合图像识别等辅助功能,最终判断通行乘客情况。大量样本数据表明,通过SVM的方法使控制系统精度和处理能力得到提高,识别率超过90%,较好地满足了市场需求。