基于主成分分析法的动车组空调故障检测技术研究

针对动车组空调系统难以建立准确的模型进行故障检测的问题,采用主成分分析法对空调系统采集的大量运行数据进行特征提取,建立动车组空调系统主元模型,通过平方预测误差统计量指标进行故障检测。并使用运用中采集的蒸发器脏堵、制冷剂泄漏、传感器异常等故障数据进行了检测测试,取得了良好的效果。     

基于多变量GP-DE模型的隧道变形时间序列预测研究

准确预测和控制隧道变形是确保隧道工程施工安全的重点.针对目前隧道围岩变形时间序列预测的不足,文章提出了一种基于多变量高斯过程(GP)-差异进化算法(DE)的隧道变形时间序列预测方法.根据隧道自动化监测结果进行多变量相空间重构,并通过主成分分析法降低输入维数.在此基础上采用GP-DE模型进行隧道变形预测研究.以吉林省高丽...     

省际高速公路收费站撤站资源再开发利用方法

为进一步提升高速公路的服务能力,提出一种对省际高速公路收费站撤站资源再开发利用的方法.基于高速公路沿线需求,将高速公路沿线服务功能划分为交通服务、产业服务、人文旅游服务、应急服务4类,并运用决策制定与评价实验室法构建影响收费站改造功能定位的指标体系.在此基础上,运用主成分分析模型对收费站改造功能进行初步定位,采用层次分...     

基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明：组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R²=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。     

基于主元分析的电磁继电器贮存失效机理研究

通常加速退化数据分析中退化失效只考虑或者假设一种或两种退化数据建模,而实际上很多情况下会存在多个退化敏感参数.且参数退化存在随机性,因此每两个敏感参数之间并不是简单的相关或者独立.为了更加智能准确地处理继电器加速贮存实验数据,为继电器贮存失效机理分析以及寿命预测提供依据,对电磁继电器进行加速贮存实验,在考虑多退化敏感参...     

深水二维对称式布置两成分锚泊线时域动力分析

深水作业海上浮式结构物的锚泊定位系统由锚链或锚索等成分进行约束,由于锚泊线的几何非线性,外界环境作用力的非线性和系泊浮体的运动的非线性给锚泊系统的回复力和位移的计算分析带来困难。此外,多种材料成分组成的多成分锚泊线的使用在推动了锚泊系统的深水应用和发展的同时也给锚泊系统的设计带来困难。本文采用设计波理论结合有限元方法进行两成分锚泊线的动力分析,考虑导缆孔处系泊结构物运动的影响。并将结果与单一成分锚泊线计算结果作比较分析,得到有益结论。     

主成分分析法在综合评价中的应用

由于许多领域已采用的评价方法在一定程度上受到主客观因素影响，致使评判结果与真实情况产生偏差．采用主成分分析法计算指标权重能克服主观因素的影响，使评价结果更加客观、可靠．文中介绍了主成分分析法原理、优势和计算步骤．最后以某省综合运输体系中的内河运输、铁路和公路进行了实证研究．     

振动噪声特征的主成分分析方法应用研究

运用主成分分析方法,经过矩阵变换,提取振动信号的主要信息,从而实现对振动噪声源的分析。通过对100CLG-30船用立式单级离心泵试验数据的分析处理说明,在有用信息量损失较少的前提下,该方法可以提炼运转状态信息,是一种解决高维复杂系统状态分析问题的简便有效的统计方法。     

基于主成分分析的中国造船业风险要素评价研究

船舶行业对国际乃至国内宏观形势反应的滞后性要求关注宏观环境发生的改变。近几年中国船舶市场发生了较大的变化,特别是世界金融危机对我国船舶市场的影响,需要对宏观形势进行探讨研究。从经济指标、上游产业成本波动、下游航运市场波动三个方面分析了我国船舶市场面临的风险,并运用主成分分析法对各风险要素进行了权重的确定,为各相关部门决策提供依据。