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1.
民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。 相似文献
2.
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 相似文献
3.
传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。 相似文献
4.
采用酵母菌花环试验对31例牙周炎患者红细胞免疫粘附功能、循环免疫复合物、补体C_3含量进行了检测,并与正常组进行了比较。结果显示:牙周炎患者红细胞膜免疫复合物及循环免疫复合物均升高,补体C_3含量降低,且皆与正常组有显著性差异。作者认为:免疫复合物在牙周炎发病机理中有一定的意义,牙周炎患者红细胞免疫对清除循环免疫复合物起着重要作用。 相似文献
5.
在铁路运输中,安全行车是第一位的。一旦出现行事事故,对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息,但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术,则理论和实现都很复杂,并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行,还有提高信噪比的功能。 相似文献
6.
王志恩 《西安交通大学学报(英文版)》1995,(2)
T_H1ANDT_H2CELLANTIGENRECEPTORSINEXPERIMENTALLEISHMANIASISStevenL.Reiner,WangZhi'en;FarahHatam,PhillipScott,RichardM.Locksley(... 相似文献
7.
提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点,并具有满意的学习功能。 相似文献
8.
船舶液力耦合器的人工神经网络的数学建模 总被引:1,自引:0,他引:1
从船舶动力装置动态建模与仿真的实际需求,引出了其主要部件之一的液力耦合器数学建模在稳/动态特性研究中的重要性,以及利用其试验曲线(输入特性形式)作为数据源去构建准稳态数学模型的困难之处:寻找一种通用的数学表达形式,以实现①液力耦合器在额定工况及其附近的试验曲线的内插与外廷;②过渡工况液力耦合器数学模型的设计(如液力耦合器接合和脱开过程其滑差从100%向额定滑差值方向的变化)。本文介绍了人工神经网络方法在液力耦合器动态建模中的应用。文章先介绍了其数学建模的思路和要点:①选择人工神经网络算法(包括传递函数)与结构(人工神经网络隐含层数目和神经元个数);②提高人工神经网络泛化能力的措施;③利用专业知识扩充人工神经网络训练用的数据样本。然后叙述了其数学模型在某船舶动力装置稳态、动态特性计算机仿真研究中的某些有意义的结果:①正常航行(四机双桨)稳态工况时各车令下液力耦合器的滑差;②不同螺旋桨螺距下的液力耦合器接合过程的滑差变化;③怠速→前进五的急加速过程的滑差变化。 相似文献
9.
建立了人胚肺细胞(2BS)转化系统,并对甲基丙烯酸环氧丙酯(GMA)的潜在致癌性进行了研究。结果表明,转化试验结果良好,试验方法可行。利用2BS细胞检测GMA的转化能力,再次证明了GMA对细胞有很强的致转化作用。 相似文献
10.
运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。 相似文献