蒸发波导环境下海上超视距通信应用研究

提出不同条件下蒸发波导预测方法:基于水文气象条件的海上舰艇蒸发波导预测模型选择方法和基于GPS信号利用贝叶斯正则化BP神经网络反演蒸发波导的方法;结合舰艇微波频段通信模式及电磁波在蒸发波导环境下的传输损耗,研究蒸发波导环境下海上超视距通信,定量估算出最大有效通信距离,仿真结果表明蒸发波导环境下微波频段通信可达视距范围之外;研究超视距通信电磁盲区分布特征及影响因素;建立蒸发波导环境下舰艇超视距通信模型及应用流程.结合实际海上通信需求,提出蒸发波导环境下舰艇海上超视距通信应用.     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

哈大客运专线桥梁墩台沉降观测与预测

研究目的:以哈大客运专线运粮河特大桥墩台沉降观测为背景,介绍运粮河特大桥沉降观测的技术要求与观测方法;采用曲线拟合法综合分析了桥梁墩台的沉降变形趋势,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,来分析桥梁墩、台的沉降量,掌握其变形规律.研究结论:通过对哈大客运专线运量河特大桥墩台沉降观测数据进行的分析与评估,采用曲线拟合法分析其沉降变形趋势,运用灰色系统模型对桥梁墩台进行预测,得出以下结论:桥梁墩台的沉降已经渐渐趋于稳定,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,预测结果表明该模型精度较高,可以用于累积沉降的预测.     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

海洋生态系统及海岸工程生态影响预测模型研究进展

对海洋生态系统的研究已形成了以实验观测为基础、建立生态模型的方法。文章对已有的海洋生态模型研究成果进行了归纳总结,认为初级生产力模型是纯生态模型的主要发展方向,综合考虑物理生化作用的生态系统动力学模型将是未来海洋生态研究的必然趋势。同时,由于我国大规模海岸工程建设对近岸海域生态系统造成了较大影响,而相关的生态影响预测模型研究较少,为有效预测评价海岸工程建设对近岸海域生态系统的影响,进一步深入研究海岸工程建设对近岸海洋生态影响预测模型将显得尤为重要。     

基于GIS建设用地需求量预测信息系统研究

建设用地需求量预测是土地利用总体规划编制的核心,也是土地利用管理的重要依据。目前对建设用地需求量预测的方法和模型较多,这些预测模型和方法多建立在数学和统计基础上,专业要求高,但直观性、可视化效果不好,且没有很好利用快速发展的GIS、计算机等信息技术。基于建设用地需求量预测模型研究的基础上,建立了预测系统,并以某省为例进行实例分析,经证明是可行的。本系统的建立,在实现建设用地预测自动化、可视化、现代化方面是一大胆尝试,具有一定的参考价值。     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

人工神经网络在软土地基沉降预测中的应用

人工神经网络这种数学工具可以以任意精度逼近任意非线性曲线,且具有容错性和联想记忆功能,利用基于人工神经网络和反向传播理论的分析方法对软土地基沉降进行的预测体现了很强的优越性。介绍构建网络模型后,用某高速公路软基沉降的实测数据进行网络的训练和学习,再用建立的预测模型预测出了最终的沉降量。所得的结果与实测值达到了较好的一致性,与用其它理论计算方法所得结果相比较具有较高精度。     

基于边坡圆弧滑动受开挖影响范围分析

将开挖边坡的稳定过程分为三个阶段,对第一阶段的稳定性进行探讨,并采用不平衡推力法对圆弧形滑面下该阶段的稳定性进行了计算。结果表明,该阶段稳定性与开挖卸荷大小相关,以此为基础提出了开挖松动区的概念和简要分析方法。