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轨道几何形状检测数据是一个随时间变化具有随机特征的时间序列,反映轨道几何状态的变化.在本文中,灰色关联度理论用于研究轨道水平不平顺时间序列数据,挖掘时间序列数据之间隐含的关系;经过普遍适应性改进和残差修正改进的灰色GM（1,1）模型预测固定测点轨道不平顺长期状态变化趋势,随机线性AR和卡尔曼滤波模型分析单元区段轨道不平顺短期变化趋势,探索轨道状态变化随机数据序列中隐藏的规律并进行预测.短期和长期预测模型验证结果表明,三种模型是有效的,能够达到预期的精度.     

安徽省合裕线过闸运输船舶标准船型主尺度研究

结合安徽境内高等级航道航运特点,针对航域内主力船型开展标准船型主尺度系列研究。讨论船型主尺度系列制定的方法与原则,制定合裕线过闸运输船舶主尺度范围。研究成果已纳入京杭运河、淮河水系标准船型主尺度系列之中。     

车辆作用下桥梁冲击系数分析

应用达朗贝尔原理推导了1/4车辆模型和桥梁的振动平衡方程;采用三角级数法生成各级桥面不平度序列;用数值方法分析了桥面平整度、车速及车辆参数对桥梁冲击系数的影响。结果表明:桥面不平度对桥梁冲击系数影响很大;冲击系数随着速度的增加而发生波动;合理的车辆参数可以减小对桥梁的冲击作用;车辆固有频率同样是影响冲击系数的一个不容忽视的因素。     

利用GNSS时序分析辨识大跨桥梁结构荷载响应研究

使用小波分析、功率谱密度等方法,对武汉市阳逻大桥GNSS监测数据进行分析,识别并分离大桥不同位置结构车辆移动荷载响应、车辆振动荷载响应和噪声,首先去除噪声,然后利用信号不同频率特性,分离静态信号和动态信号,从而得到更为清晰的大跨度桥动力响应特性。     

Fuel economy comparison of conventional drive trains series and parallel hybrid electric step vans

A hybrid electric vehicle (HEV) is a vehicle that combines a conventional propulsion system with an on-board rechargeable energy storage system to achieve better fuel economy than a conventional vehicle HEVs do not have limited ranges like battery electric vehicles, which use batteries charged by an external source. The different propulsion power systems may have common subsystems or components. The objective of this study is to compare the fuel economies of a conventional step van, a series hybrid electric step van (HESV), and a parallel HESV by calculating the fuel consumption using the ADVISOR software by NREL. We also showed the results of the vehicles in different driving cycles including the Central Business District bus cycles, the New York City Cycle, and the US EPA City and Highway cycles.     

ARIMA模型在HIS预测中的初步研究

时间序列预测分析在医院信息系统中具有广泛的应用前景,而ARIMA模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法.介绍利用ARIMA模型发现时间序列模式的方法,并应用于医院时序数据预测,为管理层提供决策依据,完善医院信息系统.     

一般Clean环的扩张

有单位元的结合环R称为clean环,如果R中的每个元素都可以写成一个幂等元与一个单位的和的形式.W.K.Nicholson,Y.Zhou[1]给出了一般clean环的定义.在此基础上讨论了一般clean环的几个扩张性质,得到如下结论:1)一般环I是一般clean环当且仅当I的形式幂级数环是一般clean环当且仅当I的斜幂级数环是一般clean环.2)若I是一般clean环,则对任意n≥1,均有I[x]/是一般clean环.     

在平凡生命的凝视中展现人文之美——韩剧在中国流行的启迪

韩剧在中国的热播给了人们诸多启迪。文章从情、真、美三个角度对韩剧在诠释平凡人生、呈示真情关怀、传扬人文魅力等方面进行了赏析。     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。     

基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点,对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究,在Takens相空间重构的基础上,利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数;应用G-P方法和最大Lyapunov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别;根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理,对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01-2012-08-27共4 988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测;并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明：基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合,因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。