中小流域桥梁设计流量的H-C-N法

基于暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达的情况,采用H-C-N法计算中小流域桥梁设计流量:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响流量的因素进行分析并筛选出主要因素;用模糊聚类法(Fuzzy clustering)从已知水文站数据集中选取合理的训练样本;运用神经网络方法(Neutral network)建立中小流域桥梁设计流量的隐函数关系式,从而计算出中小流域桥梁的设计流量。用VB.NET编写程序编写H-C-N法计算程序,计算了10座中小流域桥梁的设计流量。结果表明,与广东省法和四院法相比,H-C-N法精度较高,是一种较为科学和实用的算法。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用,分析了电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

基于偏最小二乘法的集装箱吞吐量预测模型研究

利用偏最小二乘法(PLS)能够克服样本个数比变量维度少的特点和消除变量多重共线性的优点对港口集装箱吞吐量进行建模预测,该方法适用于历史数据较少的港口。并以黄骅港为例,通过SPSS软件对港口集装箱吞吐量进行建模预测并给出2025年集装箱吞吐量预测值。结果表明,偏最小二乘法能够有效的消除影响因素的多重共线性,具有良好的预测精度,可为今后的港口集装箱吞吐量预测提供参考。     

大型舰船穿越海上桥梁过程安全性远程监测方法分析

为了提高大型舰船横穿桥梁时,其远程监测的有效监控范围,设计提出了一种基于舰船轨迹分析的新型安全性远程监测方法。建立固定坐标系和舰船航行坐标系,根据舰船航行重心G,明确船舶航迹及船位,通过三维点云数据提取技术,提取航迹特征值,根据聚类计算结果,求取船舶未来过桥时的有效路径及间距,建立远程传输通路和后台分析模块,通过知识库内预设的逻辑处理分析程序,对当前船舶轨迹特征信息和预设轨迹特征信息进行测评,实现舰船安全性远程监测。实验数据显示,该方法在顺向风流环境下,对舰船安全性远程监测有效监控范围提高了29%,说明该方法确实可以提高远程监控的有效监控范围,具有明显优势性。     

基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。     

沥青路面微表处抗剪性能试验研究

通过直剪试验并结合理论计算对沥青路面微表处的抗剪性能进行研究,研究表明:夏李高温时,微表处的抗剪强度可以抵抗极端不利条件下的车轮剪切力;在最佳油石比±1％的范围内,微表处抗剪强度不会随油石比的增加而减小;界面污染或界面有水会减小微袁处与旧路面的粘结力.     

乔列斯基分解应用于偏相干问题的可行性研究

在应用传统的偏相干方法进行噪声源识别时,计算条件输入和耦合较为繁琐、复杂。文章首先通过对偏相干和乔列斯基分解的分析,得到两者之间的关系;进一步运用数学归纳法,从理论上证明了乔列斯基分解应用于偏相干问题的可行性;然后指出对归一化互谱矩阵进行乔列斯基分解,可直接得到各源的贡献比大小;最后给出了应用乔列斯基分解解决偏相干问题的一般步骤。舱段试验验证了该方法的可行性和实时性。     

基于货运强度变化规律的货运量预测方法

目前我国部分地区货运量统计数据存在收集不全、统计口径不一致及社会经济环境变化大等问题,导致常规的时间序列预测法和回归预测法难以在这些地区应用。鉴于此,分析了国内外货运强度变化的规律,指出人均GDP和第三产业所占比例是影响货运强度的主要因子,提出了通过模糊聚类方法对地区货运发展阶段进行定位,找出其发展阶段所对应的货运强度值,进而提出依据人均GDP和第三产业所占比例进行货运量预测的方法。最后对邢台市的货运量预测进行了实证研究。     

基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法研究

设计实现了一个相似重复记录检测系统,该系统包括预处理模块、聚类模块、字段匹配模块和记录匹配模块,支持聚类算法和字段匹配算法的定制扩充。并通过实验对比了几种著名的算法,实验结果表明该系统提高了相似重复记录检测的精确度。     

基于熵法的模糊聚类目标排序方法研究

根据高寒山地印军编制、武器装备等特点,在传统的模糊聚类评价法的基础上,通过引入信息熵的概念,建立了考虑权重关系的模糊相似矩阵,改进了模糊聚类评价方法。最后将改进的评价法应用于末制导炮弹打击目标排序中,提高了排序的准确性。