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港口交通资源承载力预测预警模型 总被引:3,自引:1,他引:2
根据航道交通容量计算方法, 建立了航道资源静态承载力模型, 基于锚地规模计算方法和基准判定参数, 建立了锚地资源承载力分级模型。应用排队理论, 将港口码头泊位的服务强度与航道资源、锚地资源的承载力模型相融合, 构建了港口交通资源承载力综合预测预警模型, 并以中国南方某港口进行实例验证。计算结果表明: 应用预测预警模型, 2008年与2010年的航道资源承载力指数分别为0.405与0.608, 锚地资源承载力综合指数分别为1.489与0.600, 2008年的港口码头服务强度为0.565, 计算结果与事实相符; 按照货物吞吐量的增长速度, 预计到2015年, 最小、最大航道资源承载力指数分别为0.593与0.796, 预计到2020年, 最小、最大航道资源承载力指数分别为0.685与0.944;基于现有锚地资源, 预计到2015年, 水深小于5m的最大锚地资源承载力指数为0.177, 水深在5~10m的最大锚地资源承载力指数为1.037, 水深大于10m的最大锚地资源承载力指数为1.294, 预计到2020年, 水深小于5m的最大锚地资源承载力指数为0.210, 水深在5~10m的最大锚地资源承载力指数为1.231, 水深大于10m的最大锚地资源承载力指数为1.535;预计到2015年, 港口码头的最小泊位服务强度为0.858, 预计到2020年, 港口码头的最小泊位服务强度为0.994。 相似文献
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为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题, 利用室内场景中已存在的各类标志, 引入BEBLID算法, 提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进, 赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段, 离线阶段构建场景标志地图。在线阶段中, 首先通过全局特征匹配, 引入KNN方法确定最近节点和最近图像。通过局部特征匹配获得特征点一一对应关系。利用场景特征地图中存储的标志坐标信息, 进行度量计算, 获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验, 实验中对场景标志的正确识别率达到90%, 平均定位误差小于1 m, 与传统方法相比, 同一样本下识别精度相对提升约10%, 实验验证了算法的有效性。 相似文献
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不同工况下的船舶柴油机脱硝系统具有很强的非线性和时变性,常用的单一控制器难以准确控制,因此对船舶选择性催化还原(SCR)脱硝系统进行自适应控制研究尤为重要。从SCR的反应微分方程入手,建立船舶柴油机SCR脱硝系统的机理模型,并通过模型仿真的离线数据辨识建立不同工况下该系统的ARMAX模型;设计基于该模型的广义预测控制器以实现多工况的自适应控制。考虑到执行机构的使用寿命,加入区间约束算法,提出并设计带区间约束算法的广义预测控制(GPC)控制器。研究结果表明:与传统的GPC和模型预测控制(MPC)控制器相比,带区间约束的GPC控制器不仅能在变工况时保持较高的脱硝率,而且能显著减少执行器的动作次数,从而提高船舶柴油机SCR脱硝系统的使用寿命。 相似文献
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高速铁路无砟轨道伤损检测维修的准确率和时效性关乎高速铁路的运营安全,采用机器视觉技术进行高速铁路无砟轨道板裂缝伤损检测可极大提升检测工作的准确率和效率,为此根据CRTSⅡ型轨道板裂缝伤损样本数据特点,提出一种基于改进Faster R-CNN的方法对轨道板裂缝进行检测。该改进方法将检测问题转化为定位问题,精简网络模型,其主干网络选用残差网络,避免网络深度过深而导致学习速度下降;引入引导锚框,以减少冗余锚框,提高检测针对性;采用Soft-NMS算法,改善轨道板裂缝检测的重叠状况,提高裂缝检测效果。为评估该改进方法的可靠性,建立CRTSⅡ型轨道板裂缝检测评价标准,并依据该评价标准将改进方法与R-FCN,YOLO-v5,Faster R-CNN及YOLOx网络算法进行对比测试。结果表明:提出的改进方法综合表现优于其他算法,具有更高的准确率以及最小的漏检率,最佳模型查准率为95.9%,查全率为89.6%,相较于其他几种经典算法分别提高了约2%~4%和2%~6%,能够较好地应用于CRTSⅡ型轨道板裂缝检测场景。 相似文献
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