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为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法。基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储。通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主成分分析法(PCA)提取驾驶倾向性主要因子,并将驾驶倾向分为激进型、普通型和保守型这3类。构建基于果蝇优化算法(FOA)和广义回归神经网络(GRNN)的高精度驾驶倾向性辨识模型,利用特征变量集对模型进行训练和验证。验证结果表明:该模型总体准确率可达94.17%,对激进型、普通型和保守型的驾驶倾向性的辨识精确度分别为95.06%,92.5%,94.93%;进一步对比发现,该模型比单一的GRNN模型总体准确率提高5%~10%,与现有基于惯性传感器数据和离散小波变换结合自适应神经模糊推理系统的方法相比,该方法更具实用性且模型总体辨识准确率提升了2.17%。 相似文献
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结合一钢管混凝土叠合系杆拱桥方案,考虑在汽车荷载、支座位移以及混凝土徐变发生的几种工况下,运用有限元程序对其主拱的内力、变形进行了计算与分析,并与相应的哑铃型拱进行比较.给出上、下拱肋为不同矢跨比情况下的主拱拱脚截面内力,当叠合拱桥的上、下拱肋矢跨比分别采用1/5、1/4与矢跨比为1/5的哑铃拱拱肋的内力和主梁及拱顶变形计算结果.经过分析比较,叠合拱较哑铃型拱从结构刚度、内力等方面均得到了较好的改善,使结构从受力方面更容易满足工程设计的需要. 相似文献
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基于主成分分析的舰船装备维修费组合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于回归的组合预测模型,由于舰船装备维修费预测时可利用的样本小、可用的单项预测方法多,容易导致预测模型的数量比用于组合预测的样本数量多,出现回归系数无法估计的问题。在建立基于回归的舰船装备维修费组合预测模型前,首先对各单项预测方法预测结果进行主成分分析,建立舰船装备维修费实际值在选取主成分上的回归模型,给出基于主成分分析的组合预测模型;然后针对主成分分析中根据主成分的累积贡献率确定主成分数量具有一定的主观性,建议采用AIC确定主成分的数量;最后,采用实例对给出的方法进行分析和验证。结果表明:在舰船装备维修费组合预测中,该方法不仅解决了预测模型多于用来组合预测的样本数量问题,而且还可以解决单项预测方法之间的共线性问题,且其预测性能明显优于常用的组合预测模型。 相似文献
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交通运输方式协调发展的状态评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为促进道路运输、铁路运输、水路运输与航空运输的协调发展, 根据各运输方式的系统构成, 分别从数量和质量方面提出了反映各运输方式发展水平的指标体系, 利用主成分分析方法, 对中国1995~2005年各运输方式的综合发展水平进行了计算, 并建立了综合发展水平的隶属度模型, 对它们之间的协调状态进行了评价。评价结果表明: 运输方式之间的平均静态协调度为0.297 8, 说明目前中国各运输方式虽然得到快速发展, 但彼此之间的发展并不协调。为改变这种不协调发展状态, 提出运输方式之间相互促进与相互配合的发展理念, 完善运输政策体系, 充分开发和利用各种运输方式, 建立真正意义上的综合运输枢纽。 相似文献
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五峰山长江大桥主桥为主跨1 092m的钢桁梁公铁两用悬索桥,加劲梁采用板桁结合钢桁梁,主缆采用预制平行高强钢丝索股结构,直径1.3m。边跨加劲梁采用支架顶推法施工,中跨加劲梁采用缆载吊机由跨中向两侧对称架设,并在中跨侧靠近桥塔位置处合龙;主缆采用平行钢丝索股法架设。主缆制造时,采用无应力长度法计算各索股的无应力下料长度,并在主缆锚固区每处预留长度为±26cm的垫板空间;主缆架设时,采用4根索股作为基准索股进行架设线形控制,并将主缆长度误差控制在-18~30cm,均在误差控制范围内;加劲梁施工时,通过分析各因素对加劲梁线形的影响规律,提出控制二期恒载的措施;加劲梁合龙时,采取中跨钢梁不动、起顶边跨钢梁的合龙控制措施;在加劲梁合龙后加载二期恒载。加劲梁合龙后标高误差为-5~+63mm,线形控制较好。 相似文献
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