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21.
22.
《兰州交通大学学报》2021,40(4)
相依随机变量序列极限理论的研究是概率极限理论研究的必然.相依随机变量序列的种类有很多,弱鞅序列就是其中具有广泛应用的相依序列.AANA(渐近几乎负相协)序列作为一种具有代表性的弱鞅序列,对它的研究很有必要.通过AANA序列的大偏差,结合一般随机变量序列的强大数定律,得到了AANA序列在正数p满足不同条件时的Brunk-Prokhorov型强大数定律.同时,得到了特殊的AANA序列——NA(负相协)序列的Brunk-Prokhorov型强大数定律. 相似文献
23.
介绍了电解水制氢装置核心部件电解槽的主极板发生腐蚀的现象,研究并分析了极板腐蚀发生的原因,笔者认为主极板腐蚀的机理属于电偶腐蚀 孔蚀,碱液中有害离子是导致腐蚀发生的必要条件。针对主极板腐蚀发生的情况,提出了解决措施。 相似文献
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提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。 相似文献
26.
为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择.最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性. 相似文献
27.
城市交叉口交通流特征与短时预测模型 总被引:11,自引:0,他引:11
时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。 相似文献
28.
29.
基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断. 相似文献
30.
在保持车身结构性能不变的情况下,对白车身进行灵敏度分析,根据灵敏度分析结果,选取58个零件厚度作为设计变量,在isight中采用优化拉丁超立方方法对样本采样,对白车身弯扭刚度及1阶扭转模态进行分析,采用1阶响应面方法建立白车身弯扭刚度、1阶扭转模态及质量近似模型,近似模型拟合优度值R2均大于0.9,具有高可信度,最后通过近似模型优化方法 SQP(Sequential Quadratic Programming,序列二次规划法)完成白车身减重。优化后的弯扭刚度及1阶扭转模态都达到设计要求,在材料不变的情况下,质量减轻约23.6kg;基于isight多学科优化方法结合相应有限元分析软件在车身减重方面具有很好效果。 相似文献