一种基于实时预测算法的船舶姿态控制器设计

在船舶研发和改进过程中,研究减摇设备是重要课题之一。传统减摇设备的滞后性导致其不能有效避免波浪引起的船舶侧翻等灾害,故本文设计一种基于实时预测算法的船舶姿态控制器。将不规则波分解为大量规则波叠加建立波面模型,分析波倾角并建立船舶的传递模型。基于卡尔曼滤波算法设计船舶的横摇预测系统,再以减摇鳍为核心设计姿态控制器,最后进行模拟仿真。结果表明,预测系统预测结果准确,预测值误差较小,姿态控制器减摇效果良好,浪向角120°下横摇角被控制在5°以内。     

4350标准箱集装箱船局部噪声控制初探

船舶噪声不仅影响船员的身体健康,而且影响船舶性能。国际海事组织发布《船上噪声等级规则》,该规则对船舶噪声提出更高、更严的要求。本文以4 350标准箱高速集装箱船为研究对象,对不符合噪声要求的区域提出改进措施,通过实船测量验证该船噪声等级已符合新规范要求。其改进措施可供其他船舶参考。     

“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区预测

基于微地震监测和覆岩空间结构理论，以山东华丰矿1410工作面为例，分析了“s”型覆岩空间结构的形成，利用理论方法和微地震监测预测并圈定了华丰矿1410工作面发生冲击地压的危险区域，研究了“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区分布规律，为现场预测和控制冲击地压灾害提供了理论基础。     

血管生成素-2对冠状动脉支架术后支架内再狭窄的预测价值

目的探讨血清血管生成素-2(Ang-2)对冠心病患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后支架内再狭窄的预测价值。方法入选113例冠心病患者成功置入单个药物洗脱支架,术后9~12个月复查冠状动脉造影,依据冠状动脉造影结果将患者分为支架术后再狭窄组和无再狭窄组,采用酶联免疫吸附法(ELISA)测定PCI术前及术后1周血清Ang-2浓度。结果支架内再狭窄组12例患者,无再狭窄组101例患者。再狭窄组和无再狭窄组术前Ang-2浓度[(849.6±234.6)pg/mL vs.(796.9±198.7)pg/mL]差异无统计学意义(P>0.05),术后Ang-2浓度[(629.7±137.3)pg/mL、(504.3±107.6)pg/mL]均明显下降,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。无再狭窄组术后Ang-2浓度降低更为明显,低于再狭窄组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 PCI术后Ang-2浓度均明显降低,且无再狭窄组降低更明显,推测Ang-2与支架术后再狭窄相关,可作为预测PCI术后支架内再狭窄的参考指标。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

多元评价体系组合模型在铁路隧道变形预测中的应用

为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

航空客运收益管理无约束需求预测方法研究

无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分.本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论.首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型.最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的道路交通量预测的研究

道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型（Greymodel）,简称GM模型。本文从理论上介绍了GM（1,1）模型和灰色残差GM（1,1）模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。     

短时交通流预测方法比较

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。通过实地调查获取的交通流量数据,分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法3种交通流预测方法进行短时交通流量预测,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行评价,得出AR模型方法的预测效果优于其他2种方法。