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501.
Principle component analysis (PCA) based chi-square test is more sensitive to subtle gross errors and has greater power to correctly detect gross errors than classical chi-square test. However, classical principal component test (PCT) is non-robust and can be very sensitive to one or more outliers. In this paper, a Huber function liked robust weight factor was added in the collective chi-square test to eliminate the influence of gross errors on the PCT. Meanwhile, robust chi-square test was applied to modified simultaneous estimation of gross error (MSEGE) strategy to detect and identify multiple gross errors. Simulation results show that the proposed robust test can reduce the possibility of type II errors effectively. Adding robust chi-square test into MSEGE does not obviously improve the power of multiple gross error identification, the proposed approach considers the influence of outliers on hypothesis statistic test and is more reasonable. 相似文献
502.
为构建成都市燃料电池公交车示范运行行驶工况,基于示范区内燃料电池公交车实际行驶数据,对预处理后的有效运行数据进行运动学片段划分,采用主成分分析法进行数据降维处理;利用肘部法则确定最佳聚类数目,使用K-means++算法对主成分进行聚类;以不同聚类所占比例和距中心点距离确定最优运动学片段。结果表明:构建出的行驶工况能够反映成都市燃料电池公交车示范区内交通行驶特征,且时长为1 577 s;成都市燃料电池公交车示范运行行驶工况与中国城市客车行驶工况在某些特征参数上存在一些差异。此工况的建立为研制燃料电池公交车智能能量管理系统奠定了基础。 相似文献
503.
504.
路面的车辙损坏严重影响行车安全,时常引发交通事故,造成重大经济损失。该文为了探究车辙表面的纹理特征,设计试验模拟车辙的形成过程,采用基于三维激光的深度相机采集车辙和非车辙的点云数据,计算车辙的表面纹理特征参数。选取平均构造深度MPD、功能参数和体积参数。经计算结果分析,有车辙的平均构造深度MPD、突出谷部高度Svk、谷部的空隙容积Vvv的数值均小于非车辙。利用这3个参数建立SVM的车辙判断预估模型,判断准确率为91.7%。 相似文献
505.
固有频率是损伤诊断方法提取的主要动力特征之一,其不仅与结构本身刚度有关,还极易受温度等环境因素的影响.提出了一种环境温度变化下基于固有频率聚类分析的空间网格结构损伤诊断方法.首先对结构固有频率的环境温度影响原理进行了公式推导,据此以一网架结构为研究对象,模拟了温度变化与损伤共同作用下的固有频率数据;进而对固有频率进行主... 相似文献
506.
为探讨镇江市谏壁燃煤电厂周围土壤重金属污染特征及其潜在风险,文中研究了该区域表层土壤中7种重金属(Cu、Zn、As、Cd、Pb、Ni和Cr)的污染状况,采用多元统计分析、内梅罗指数、潜在生态风险危害指数法、地累积指数法和风险编码法(RAC)进行风险评价.结果表明,土壤中Cu、Zn、As、Cd和Pb的含量分别达到背景值的2.53、15.3、28.7、21.38和2.33倍,而且Cr、Ni、Zn、Pb主要赋存于残渣态,As、Cd和Cu主要赋存于可交换态.多种污染评价方法表明,该区域周围土壤已经受到Cd、As和Pb的不同程度污染,其中Cd和As达到极高风险水平,而Pb达到中等以上污染水平.综上所述,应重视谏壁发电厂周边土壤Cd、As和Pb污染的防控,减少其对土壤环境造成的污染及潜在生态风险的可能性. 相似文献
507.
508.
为有效预测港口货物吞吐量,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP模型),结合经济指标影响,对港口货物吞吐量进行预测研究。选取2012―2020年上海港货物吞吐量月度数据,运用GA-BP模型得到准预测值,通过主成分分析法对经济指标降维,得出经济综合影响指数,并对准预测结果进行修正。试验证明,考虑经济指标影响的GA-BP模型比传统时间序列模型和BP神经网络模型的预测效果更优。 相似文献