全文获取类型
收费全文 | 929篇 |
免费 | 46篇 |
专业分类
公路运输 | 204篇 |
综合类 | 293篇 |
水路运输 | 306篇 |
铁路运输 | 153篇 |
综合运输 | 19篇 |
出版年
2024年 | 12篇 |
2023年 | 43篇 |
2022年 | 44篇 |
2021年 | 58篇 |
2020年 | 53篇 |
2019年 | 47篇 |
2018年 | 22篇 |
2017年 | 30篇 |
2016年 | 31篇 |
2015年 | 44篇 |
2014年 | 44篇 |
2013年 | 41篇 |
2012年 | 43篇 |
2011年 | 46篇 |
2010年 | 60篇 |
2009年 | 75篇 |
2008年 | 53篇 |
2007年 | 78篇 |
2006年 | 41篇 |
2005年 | 22篇 |
2004年 | 19篇 |
2003年 | 14篇 |
2002年 | 6篇 |
2001年 | 12篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 4篇 |
1998年 | 5篇 |
1997年 | 4篇 |
1996年 | 5篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 4篇 |
1993年 | 4篇 |
1992年 | 3篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 1篇 |
排序方式: 共有975条查询结果,搜索用时 0 毫秒
31.
[目的]湍流边界层(TBL)激励下的结构辐射噪声(也称"流激噪声")是水下航行体的重要噪声源,因此,对流激噪声数值计算方法的研究具有重要意义。[方法]基于LMS Virtual Lab数值计算软件,以Corcos湍流脉动压力频率波数模型作为输入,采用主成分分析(PCA)法和振动—声传递向量(VATV)法计算湍流边界层激励下平板结构的流激噪声,并对两种方法的正确性进行验证,比较分析两种方法的计算时间及得到的声压自功率谱密度(ASD)曲线。[结果]结果表明,这两种方法均可有效计算湍流边界层激励下的结构流激噪声,且计算结果基本一致;和PCA法相比,VATV法所占用的计算资源更少,能快速预报结构的流激噪声;相较于VATV法,PCA法还可以得到结构振动响应结果。[结论]该研究结果对水下结构流激噪声快速预报具有一定的参考价值。 相似文献
32.
为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。 相似文献
33.
34.
舰船批量建造费用的组合预测应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了舰船批量建造费用的组合预测问题.首先依据舰船批量建造费用的变化特点,采用生长曲线法、数据平滑法、灰色分析法对费用进行预测,然后运用支持向量机的回归算法对3种预测方法的预测值进行有机组合,建立了舰船批量建造费用的组合预测模型,最后利用样本数据分析了一个参数变化对预测性能的影响,给出了支持向量机参数选择的依据.仿真结果表明,该模型能明显提高系统预测的精度和稳定性,可用于舰船批量建造费用的预测和估算,具有较大的实用价值. 相似文献
35.
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. 相似文献
36.
船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。 相似文献
37.
38.
39.
40.
基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。 相似文献