最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用

为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明： 主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。     

BP神经网络在解决电力消耗问题中的应用

由于BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势,以江西省1991—2011年人口、经济和耗电量等数据为研究对象,利用BP神经网络构建耗电量预测模型。模型一利用1991—2009年人口、经济和耗电量等数据作为训练样本,以2010—2011年作为测试样本来验证网络的准确性,再根据历史人口、经济等数据来预测历史耗电量;模型二采用传统的多元回归分析法,对非线性多元函数进行多元线性回归,通过回归模型得到的参数来预测耗电量。结果表明,模型一收敛性较好,所得预测结果绝对误差较小,而模型二传统方法得到的预测结果误差较大,因此,利用BP神经网络预测的结果具有非常大的参考价值,证明BP神经网络应用在电力消耗中的应用是可行的。     

掌控赛道 力帆KPR 150赛道秘籍之赛道篇

在经过了一系列的赛道基础技能训练之后,我们就可以去专业赛道一试身手了!可是几乎所有车手都会遇到的一个问题是,在自己经常练习的赛道场地上可以做到得心应手,但应对陌生赛道的时候就会觉得底气不足。事实上,赛道作为一场比赛必需的有机组成部分,对于专业或是非专业车手而言,影响都是非常大的。所以,尽快熟悉你眼前的赛道对于车手而言至关重要!     

基于稳定流态下隧道与主线出入口最小净距研究

对地形及设计条件受限的山区高速公路而言,容易产生隧道出入口与主线出入口小净距路段,小净距路段的事故发生率远高于主线其他路段,成为高速公路运营管理的安全痛点。该文根据不同交通断面流率下的车头时距模型,深入研究稳定流态下车辆等待可插入间隙的行驶距离,量化净距的直接影响因素,构建车辆变道模型,进而建立隧道与主线出入口最小净距模型。最后通过VISSIM仿真建模测试,验证了研究结果的准确性和合理性。     

节理软弱围岩中浅埋大跨双线隧道最小安全净距研究

小净距隧道因其地形适应性强、线路灵活而得以大量应用.最小安全净距是控制小净距隧道线路设计的关键指标,也是影响隧洞施工安全的主要因素之一.依托苏州高新区某浅埋大跨小净距隧道工程,采用平面应变有限元法,考虑软弱节理围岩各向异性本构特征,分析净距大小对中夹岩塑性点分布、隧道和地层变形、支护结构内力的影响规律,提出最小安全净距...     

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。     

自行车骑行者生理、心理与综合负荷感知模型

为探究自行车骑行者在骑行过程中的生理、心理状态与骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境之间的影响规律, 设计并实施了自行车骑行试验; 选取了相对代谢率、心境状态、自感疲劳程度和任务负荷指数等指标, 分析了骑行者生理、心理与综合负荷感知的特性及规律; 以骑行试验数据为基础, 应用偏最小二乘回归方法建立了骑行者生理、心理及综合负荷感知模型, 并对模型预测能力进行评估。研究结果表明: 骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境均对骑行者负荷感知有影响, 其中骑行者个体属性因素中, 身体质量指数和基础代谢率作用较为显著, 二者在负荷感知模型中的平均影响因子分别为0.121和0.112;骑行强度因素中骑行时间对于负荷感知影响最大, 其平均影响因子为0.139;骑行环境因素中交叉口数对骑行负荷感知影响最为显著, 其平均影响因子为0.137;各个变量对心理负荷与综合负荷感知的影响趋势相同, 对生理负荷与综合负荷的影响趋势不相同。可见, 关注部分因素以及骑行者心理负荷对于提高骑行服务水平具有一定作用, 研究结果可应用于改善自行车骑行设施环境。     

水下航行体X 型正交舵控制参数设计研究

  目的  为解决X舵潜艇在不同可用舵面条件下的操舵控制问题,开展X舵潜艇的操舵控制分配器设计。  方法  操舵控制系统采用“主控制器—控制分配器”级联控制结构,主控制器采用已有的成熟算法,将舵角控制分配问题转换为受舵角限幅、舵速限幅约束的加权最小二乘法（WLS）问题进行求解,设计受限控制分配算法,并分别在四舵、三舵、双舵条件下进行定深旋回、潜浮运动仿真,以验证控制分配算法的正确性。  结果  仿真结果表明,在给定的舵机配置条件下,随着操舵面的减少,潜浮性能并无差异,转向性能略有降低,横倾振荡及舵角抖动趋于严重。  结论  所提控制分配算法施舵合理,适用于各种舵机配置情况。     

基于模糊逻辑的天文定位中选星方式的建模与分析

基于模糊逻辑的方法,以天体的星等、高度和方位为主要依据,给出选星的模型;进而利用最小二乘法原理对多天体定位的误差进行处理.实验数据验证了该方法是合理有效的.

     

机场最小起降带模糊优选理论模型

应用多目标决策模糊优选理论, 研究了抢修方法、弹坑工程量等因素对机场最小起降带方案评判结果的影响, 建立了最小起降带模糊优选理论模型, 给出了相关参数的建议值。结合抢修实例对模型和参数进行了检验, 发现方案评判结果的优属度量化值由只考虑抢修时间影响的0.83提高为综合评判后的0.98。结果表明该模型可以较好地评价机场最小起降带方案的综合优劣程度, 所得决策结果与实际情况比较吻合。