隧道位移空间向量监测模型的建立

隧道施工、运行中的实际位移是空间向量,在现有位移监测资料分析中,各方向位移一般单独建模,为合理综合位移多方向的监测信息,更全面、真实掌握隧道位移发展规律,在分析空间位移向量构造形式的基础上,对监测模型的结构进行了探讨,根据位移空间向量具有多变量形式的特点,采用多因变量逐步回归方法建立隧道位移空间向量监测模型,并通过计算过程和实例对隧道多因变量位移监测模型和单方向位移监测模型的区别加以了说明.     

基于支持向量机的装载机齿轮箱故障智能诊断研究

在分析现有齿轮箱故障诊断方法的基础上,提出了采用多分类器支持向量机齿轮箱故障智能诊断方法,简介了该方法的系统结构、实现原理、特征提取与故障类别,重点讨论了齿轮箱故障多分类器支持向量机智能诊断模型与算法。仿真试验结果说明了采用多分类器支持向量机智能方法进行齿轮箱故障智能诊断的可行性与正确性。     

级配碎石回弹变形特性

级配碎石具有非线性的应力-应变特性,回弹模量是有效描述这一特性的参数,通过室内动三轴试验能够得到较好的模拟级配碎石回弹模量的模型。分析了影响级配碎石回弹变形特性的各种因素,并进行了试验验证。通过数据拟合发现,Uzan模型能更好地反映级配碎石的非线性回弹变形特性,且模型中的回归参数与级配中小于0.075mm筛孔的质量分数有一定的关联性。并针对影响级配碎石回弹模量的两个重要参数：级配中小于0.075mm筛孔的质量分数和含水质量分数,提出相应的取值范围建议。     

巴黎为其汽车工业向布鲁塞尔寻求财政支持 法国政府帮助企业对付来自亚洲的竞争

法国政府向欧洲基金会寻求2500万欧元，以帮助由于全球化而面临失业的汽车工人。这笔基金将用来对雇员进行再教育——特别是那些来自供应商的工人，他们由于汽车公司向低成本国家——例如中国——转移生产业务而面临失业。     

基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.     

汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法

汽车操纵稳定性主客观评价之间的相关性分析是汽车技术的重要课题。提出了汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法．通过回归分析筛选客观参数，运用BP神经网络建立相关性模型，验证结果说明了该方法的可行性。     

基于非参数回归的快速路行程速度短期预测算法

基于北京市快速路上的检测器所采集的历史数据，经过数据筛选，剔除判别，小波滤噪平稳处理，聚类分析等过程，建立了交通状态演变系列的历史样本数据库。基于所构建的历史数据库，通过数值试验，确定了状态向量、距离匹配原则，K近邻值等参量，构建了一种基于K近邻的非参数回归短时交通预测模型，实现了对路段行程速度的短时预测。最后，利用随机选取的历史数据系列对预测模型的精度进行了检验。结果表明，预测算法的精度可以达到90％以上，可以很好地满足ITS应用系统对于交通预测数据的精度要求。     

力帆入选年度最佳公众形象企业

日前,由北京大学中国信用研究中心、国务院发展研究中心企业研究所等权威学术机构与搜狐财经、光华传媒等数家强势媒体共同发起的2006年最佳企业公众形象评选活动揭晓,力帆入选2006最佳公众形象企业.本次评选活动自2006年4月正式启动以来,得到了政府、企业、媒体等各界人士的关注与支持.在广泛的网络调查和网友推荐后,共有三批计168家企业入围,力帆荣居其中.     

安全行车离不开日常维护和保养——一汽解放王亚昌工程师在二清安全会议上的讲话摘要

感谢《驾驶园》杂志社和二清公司对我们一汽解放的支持.刚才赵社长讲得非常好,驾驶是一种态度,只要我们认真、严谨地对待这项工作,再加上娴熟的驾驶技巧,绝对能够开好车.     

基于Takens理论和SVM的滑坡位移预测

针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能,同时将SVM与RBF、El-man神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明:RBF核函数具有更好的工程实用价值;在有限样本情况下,SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性,其7步预测平均误差率控制在5%以内,可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。