基于PCA-杜芬方程的隧道围岩状态突变风险分析

为提高隧道围岩状态突变风险的评估能力和优化隧道施工措施,首先,结合某在建隧道工程实际,运用主成分分析(PCA)法对其围岩状态影响因素进行筛选,找出累计贡献率较大的3个影响因素(围岩状态、施工工法、支护情况);其次,将这3个影响因素指标作为参数,代入杜芬方程,并通过加入阻尼系数的方式,对隧道围岩状态突变风险进行仿真;最后,基于仿真结果分析,找出该隧道的围岩位移风险并提出相应措施。研究结果表明：通过在杜芬方程中增加含阻尼及含幅值调节反馈控制函数,找出了围岩突变的内因,并针对该项工程提出了具体控制措施,即施工至含水地带时的支护强度需增加28.6%,施工对围岩造成的扰动需降低18.2%,以期达到防止施工过程中围岩状态突变的效果。     

西部地区交通区域划分问题的研究

西部地区幅员广阔,交通与经济的发展表现出很大的地区差异性,同时交通与社会经济的发展又有着密不可分的关系,在不同的现实条件下,交通发展与经济发展之间的适应性严重影响和制约这一个地区的协调与进步.本文从交通与经济发展相协调的角度出发,利用主成分分析与层次聚类分析方法对西部地区进行交通区域划分,研究结果对于了解西部区域间交通发展的差异性及制定区域交通策略具有一定的意义.     

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

无衍射光三角测量信号的小波去噪处理

提出将小波分析法用于无衍射光三角测量系统的信号去噪处理,以提高系统的测量精度及速度,使系统的优良特性能育分实现。描述了应用小波分析法的理论依据,给出了仿真及实验结果,并与主成分分析法的去噪效果进行了比较。     

基于SOM神经网络的多工况驾驶风格识别

不同的驾驶员对车辆的各项性能可能有个性化地要求,因此有必要对驾驶风格的分类与识别问题进行研究.首先在驾驶模拟器上采集不同驾驶员在多工况下的数据,利用主成分分析法选取驾驶员在各个工况下的特征参数,SOM神经网络分别对起步、加速及制动工况下的驾驶数据进行了聚类分析,然后以驾驶风格聚类分析结果为基础,建立了基于SOM神经网络...     

矽肺病人全肺灌洗回收液粉尘矿物学分析

对７例矽肺，１例煤尘肺全肺灌洗回收液粉尘采用Ｘ射线衍射法对其矿物学成分的分析结果表明，其矿物学成分主要为ＳｉＯ２，ＦｅＣＯ３，Ｆｅ３Ｏｒ，ＤＭｇ（ＰＯ３）３，β－Ａｌ（ＯＨ）３除煤尘肺ＳｉＯ２ ２．１３％，无定型碳占７３．４％外，其他矽肺灌洗回收液粉尘的结构与成分基本相似。     

模糊支持向量机和独立成分分析在人脸识别中的应用

将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。首先对人脸图像做独立成分分析，提取有利于分类的面部特征的主要独立成分，然后在特征空间中，用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明，该算法能够取得较好的分类效果。     

编组站运营工作评价研究

调查分析提速干线上编组站近年运营状况。应用因素分析理论,分析编组站运营指标构成因素对其变化的影响规律。发现车流量波动对中时的影响不明显;影响中时变化的主要因素是有调中时和无调比;非生产性停留时间是有调中时和每车停时的主要影响因素。选取多项评价指标,根据近期统计数据运用主成分综合评价法对若干编组站运营状况进行评价分析,得到各编组站的主成分及综合得分,以此可掌握编组站的运营状况,并发现货车工作量和中转车运用效率是衡量编组站运营绩效的主要因素。提出加快货车周转、提高编组站运营效果的建议。     

基于PCA-改进RBF神经网络模型的铁路隧道突水风险评价

为了准确预测铁路隧道突水风险等级,降低隧道施工过程中的突水灾害风险,结合相关规范,在调研分析影响隧道突水灾害的风险因素集的基础上遴选13个因素构建评价指标体系。利用主成分分析法对突水风险评价指标提取主成分并实现降维,模糊C-均值聚类算法计算RBF神经网络的中心,梯度下降法修正权值和方差,并将分析后得到的主成分作为改进RBF神经网络评价模型输入向量,建立了基于PCA-改进RBF神经网络铁路隧道突水风险评价模型。最后结合天秀山隧道对该模型预测效果进行验证,评价结果与实际情况相符。实例研究表明:该模型合理可操作,相比于其他方法准确率更高、训练更快、均方误差更小,为类似铁路隧道预防突水灾害事故提供了一种新的途径和借鉴。