云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.     

基于多轴准则的焊接构架疲劳强度分析方法

根据节点几何特征,提出焊缝坐标系的建立方法,计算节点在焊缝坐标系下的应力分量。参照DVS1612标准,提出基于多轴准则的结构疲劳强度分析方法。对地铁车辆转向架焊接构架典型焊缝的疲劳强度进行评估,指出所研究焊缝的疲劳强度主要受正应力分量的影响,剪应力对结构疲劳强度的影响较小。对比研究了不同分析方法下的节点材料利用度特征。结果表明,在压缩应力占主导的区域,基于多轴准则的分析方法将使评估结果偏于安全;对于抗疲劳能力较差的接头,基于多轴准则的分析方法,采用DVS 1612标准提供的疲劳曲线将获得偏于保守的计算结果。