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121.
为了对机场起飞容量及飞机全部出动时间进行预测,构建了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型。分析了机场跑道容量的含义及其影响因素,利用飞参提取软件将影响因素的具体数值进行提取;依据BP神经网络的特点将其引入到机场跑道起飞容量预测中,为了弥补BP神经网络的缺点,利用ACO对网络进行优化,最终建立了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型,并与标准BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明优化后的网络各项误差都不同程度的减小40%~60%,优化后的网络提高了模型的精度。利用优化后的模型分析了飞机质量、气温、气压、风速与起飞跑道占用时间与起飞容量的关系,并对某机场保障飞机起飞容量与出动时间进行了评估,得到飞机质量、气压、纵向风速与起飞容量大致呈线性关系,气温与起飞容量大致呈非线性关系,最后得到该机场的总出动时间与起飞跑道容量,可以更准确的评估机场保障能力。 相似文献
122.
为实时监控高速公路的交通状况,设计并实现一种基于交通态势算法的交通预警系统,该系统主要由态势计算、异常拥堵预警和交通迁徙计算等3个模块组成。采用Van-Aerde模型表征交通流的状态和变化规律,得到密度、速度和流量之间的关系;综合考虑交通预测的时空性,采用基于图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)单元的时间图进化网络(GCN-LSTM)模型对未来交通流异常拥堵情况进行预警。试验结果表明,该预警系统能通过实时计算当前交通流的密度、速度和流量评估交通状态,并确定密度和速度阈值,警示当前道路在该阈值附近时通行效率高,帮助改善交通状况;相比传统的基于神经网络方法和机器学习方法的预警系统,该预警系统在预测精度方面表现良好,能有效降低误报率,且具有一定的鲁棒性。 相似文献
123.
李鹏程 《上海船舶运输科学研究所学报》2022,(5):46-51
为提升城市车流量预测结果的准确性,基于某条道路的车流量数据,引入车流量的周期性特征,建立考虑周期性的差分自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型。将该模型与不考虑周期性的ARIMA模型相对比,结果发现:不考虑周期性的ARIMA模型的拟合效果较差,模型中忽略了道路车流量可能存在的周期性规律;考虑周期性的ARIMA模型的拟合优度相比原模型有很大提升,能达到0.573,且预测的4 d车流量变化趋势与实际车流量较为吻合。由此可知,在建模时引入车流量的周期性特征,能提升车流量预测结果的准确性,从而为交通管理提供更可靠的数据。 相似文献
124.
打入式钢筋混凝土预制桩承载力时间效应研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文根据软土地基上打入式钢筋混凝土预制桩的静载试验,对承载力时间效应进行了探讨,供在设计和施工中参考。 相似文献
125.
126.
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综合补给舰是一种可在海上航行或停泊中为已方舰艇提供燃料、淡水、食品等消耗品和鱼雷、水雷、炮弹、导弹等武器的后勤保障舰只。作战舰艇可通过航行补给延长活动半径,提高在航率,增加海上活动时间,避免了对固定基地的过分依赖。综合补给舰强大的舰队支援能力受到许多海军重视,起初只是美国、前苏联等具有远洋作战使命的海军强国发展这种后勤保障舰只,随后法国、意大利、荷兰、德国等海军也开始纷纷仿效发展,一些没有设计建造能力的中小国家则向国外订购,以便使本国海军的海上航行、作战能力能有一个大幅度的提高。可以说,补给舰性能的高低、数量的多寡是衡量一国海军是否具备真正远洋作战能力的重要标志之一。 相似文献
128.
129.
130.