防冻液在港口流动机械设备管理中的正确使用

防冻液在港口流动机械设备管理中的应用越来越普遍,但是由于使用不正确,不仅造成防冻液的严重浪费,而且未能充分发挥其应有作用。本文从防冻液的成分、分类、作用及使用方法等多方面进行了探讨,以期对广大使用者提供借鉴和帮助。     

基于下一代网络的铁路VoIP通信关键技术研究

研究了移动IPv6工作原理和基于下一代网络的VoIP通信技术要求,分析了铁路运输系统移动无线网络接入技术特点,为高速列车以移动无线方式接入IPv6网络、实现VoIP通信提供了IP层解决方案.     

工学结合模式下的高职院校公共基础课教学改革与实践

本文首先指出公共基础课教学改革是工学结合人才培养模式改革的重要组成部分,公共基础课对学生职业能力和综合素质培养具有十分重要的作用;同时分析了当前高等职业教育公共基础课教学现状及其不足,提出了工学结合模式下公共基础课教学改革的基本思路;最后将它应用于高职院校公共英语和公共计算机基础课程教学的改革实践,取得了良好成效。     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

混合智能控制技术在船舶电站励磁控制中的应用

将混合智能控制技术应用于船舶电站同步发电机励磁控制，通过一种结合自组织学习和BP学习的混合学习算法，学习并调整控制器参数和结构，该算法比通常的BP算法收敛性好，速度快。仿真结果表明，该算法能很好地稳定机端电压。     

移动智能网在中国铁路的应用与发展

介绍了铁路移动智能网的规划、编号方案.从铁路应用角度,讨论铁路移动智能网的应用现状,分析当前应用的局限性,描述了智能网的发展前景.     

基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法设计

MIMO-OFDM信道估计算法中,基于相位偏移导频结构的时域最小二乘算法,具有实现过程简便、精度高等特点,但是该算法需要通过复数计算完成。为了降低计算量、节省系统存储空间,对算法进行了两方面的改进:①提出一种由实数构成的新的导频结构;②根据新的导频结构,利用离散哈特莱变换提出新的信道估计算法。由于采用了离散哈特莱变换,算法只需要通过实数计算完成,能够有效降低计算复杂度。与通过复数计算的结果相比,算法没有造成计算精度的下降。采用Matlab软件进行仿真,验证了该导频结构和算法的有效性及可靠性。     

基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究

机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.