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31.
目前,公司近年参加工作的新员工在工作中经常碰到造船度量单位选用问题,船、机、电各专业不少人常常不能正确理解和使用这些度量单位。我们开设“船舶知识”栏目介绍这方面知识。为了表示船舶的大小,除了用船长、船宽、型深等主尺度以外,通常用吨位。船舶的吨位应包括总吨位(GT 相似文献
32.
33.
董志清 《重庆交通学院学报》2006,25(4):146-147
对于加权线性回归模型,我们考虑权扰动的影响度量问题,给出权扰动的影响度量矩阵,利用迹、谱范数为工具,得出一些结论. 相似文献
34.
一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证.该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量.在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简.这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度. 相似文献
35.
牵引变电站SVC控制系统的设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对因牵引网负荷增加而导致的网压低、功率因数低的现状,结合其电气特性和无功补偿装置的现实条件,研究设计了一种由晶闸管相控电抗器加滤波器(TCR FC)型静止无功补偿器(SVC),介绍了无功功率和控制角的计算以及控制系统软硬件的设计.应用表明:该控制系统精度高、响应快,完全满足变电站改善功率因数并稳定牵引网电压的需要. 相似文献
36.
模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。 相似文献
37.
38.
准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F1值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。 相似文献
39.
《公路》2021,66(9):323-329
将地聚物应用于路面冷再生,通过替代常规胶结剂(水泥、沥青、二灰等)对再生沥青路面(RAP)材料进行稳定研究,并对地聚物稳定RAP材料的无侧限抗压强度和模量等力学性能进行研究。研究发现:地聚物作为新型胶结材料可以有效稳定RAP,满足基层强度的要求;地聚物稳定RAP强度不会随着碱液/粉煤灰比率的增加而持续增大,在比率为0.4时达到最大值;稳定后材料的单轴压缩模量与无侧限抗压强度具有很强的线性关系,并且线性关系的拟合趋势线通过原点;不同碱液/粉煤灰比率下的单轴压缩弹性模量与无侧限抗压强度的线性关系也很明显,比例系数可认为基本保持不变;地聚物稳定后的RAP回弹模量较未稳定的RAP有很大提高;回弹模量随围压的增大而增大,是由于稳定再生材料随着约束的增加而变得更致密;材料的偏应力变化比较剧烈,随着材料密度和强度的增加,偏应力对回弹模量的影响变得比较平缓;地聚物稳定RAP材料的回弹模量使用体应力模型和三参数模型进行拟合均有很好的效果,两者拟合效果相近,体应力模型形式更简单,并且使用三参数模型时数据分散度有限,因此推荐使用体应力模型。体应力模型在沥青老化程度较高适合使用,因为此时旧沥青混合料的性质更接近普通集料,使得地聚物稳定材料的剪应力和剪应变较小。 相似文献
40.
信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。 相似文献