桩基下溶洞稳定性多方案对比计算木

以工程实例为研究对象,通过理论解析、统计回归与数值模拟三种不同的研究方法,进行对比分析,得出：在没有建立统一稳定性判定标准的前提下,采用多方案对比是当前解决问题行之有效的方法。     

改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.     

城市轨道交通客流增长滞后性与预测方法研究

城市轨道交通客流是确定城市轨道交通建设规模及投资决策的主要依据,然而客流增长速度并不与城市轨道交通建设同步.考虑到城市轨道交通客流增长的滞后性,利用上海城市轨道交通1996-2010年客流与建设数据,基于协整理论建立了向量自回归模型进行城市轨道交通客流预测.研究结果表明:城市轨道交通客流与城市轨道交通网络长度以及连接度存在协整关系;在城市轨道交通建设初期,客流增长对于网络长度具有显著滞后性,随着城市轨道交通系统的完善客流滞后性减弱;2011年上海城市轨道客流预测误差为9.3％.     

高压共轨系统关键参数对油压波动的影响

为研究高压共轨系统关键参数对共轨管内油压波动的影响,通过AM ESim仿真平台对高压共轨系统进行了建模,并对模型的准确性进行验证.在此基础上研究了喷油压力、喷油脉宽、共轨管直径3个参数对共轨管内油压波动的影响.最后通过R语言对仿真数据进行回归分析,得出各个影响因素与油压波动之间的相关性.研究结果表明:喷油脉宽、喷油压力和共轨管直径均会对油压波动造成影响,在以上3个主要因素中,喷油压力对波动的影响权重达到了80.74％,占据主导作用.     

基于多项式回归算法的锂电池SOC估测

针对锂离子电池提出了一种非常实用的估测电池SOC的方法,即采用了开路电压法与安时计量法相结合的方法.首先通过实验获得电池静态开路电压与对应的静态初始SOC,然后基于多项式回归分析法拟合出电池静态开路电压与电池静态初始SOC的曲线方程;而电池充放电时的SOC变化量则用安时计量法计算.经过实验验证,此方法能够较为准确地估测...     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。     

地表注浆在浅埋黄土隧道中的应用与效果分析

结合鸳鸯会隧道实例,对地表注浆技术进行研究。通过数值模拟软件计算注浆前后围岩变形和塑性状态,分析隧道塌陷成因及注浆加固效果。注浆结束后,使用地质雷达检测注浆区域,了解注浆管分布及浆液扩散情况,排除注浆后围岩中不密实区域。施作初支后,对比拱顶沉降现场监测、回归分析以及数值计算结果,研究围岩长期变形趋势。结果表明,综合数值分析、雷达检测及现场监测分析,能够有效评价浅埋黄土隧道地表注浆加固效果。     

基于符号回归算法的地铁盾构刀盘扭矩预测研究

为了提高盾构机工作效率、降低施工成本,依托深圳地铁8号线某盾构区间段工程,基于符号回归(Symbolic Regression)算法,对不同掌子面的刀盘扭矩进行了预测.分析了推力、土仓压力以及贯入度变化及换刀对扭矩的影响.结果表明,贯入度增大会导致扭矩增加,但是土仓压力的增加可能会降低扭矩.扭矩模拟数学模型具有较高精度...     

异于NTP协议的诊断机时钟同步方案

针对主机与诊断机时钟不同步以致长期积累的时间记录误差不能容忍的问题。提出一种异于NTP协议的方法,于诊断机软件中嵌入基于线性回归分析之算法,用回归直线的斜率作因子在诊断机界面修正时间记录误差(但主机时钟没有改变)。如此得到准确的时间记录以后,才有可能依据诊断信息正确推理控制过程故障原因。文中给出了DELPHI核心源代码,经实例证明效果良好。     

自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。