基于主成分分析法的离心泵汽蚀故障特征分析

为选择有效的特征作为汽蚀故障诊断的标准,对原始数据和经验模态分解（EMD）后的数据进行均方根（RMS）、峰值因子、峰度因子、波因子的计算,构成原始特征向量,研究特征向量的正态分布模型,并应用主成分分析方法提取敏感特征,为离心泵汽蚀故障的分析诊断奠定了良好的基础。     

基于主成分分析法的目标价值评估

提出基于主成分分析法的目标价值评估模型及方法.主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成反映主成分的权数以计算综合评估价值.这样在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系.通过引入实例,对摩步师岛上城市进攻战斗炮兵需打击的目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各类目标价值进行排序,为指挥员科学合理地实施火力分配提供数据支持和科学依据.     

旅客列车开行方案评价指标体系

旅客列车开行方案评价指标体系是评价和优化开行方案的基础。通过对旅客运输组织和设备运用现行指标的分析,综合建立列车开行方案的周转量指标、速度指标、客车运用指标;在此基础上,考虑铁路和旅客的经济利益与服务水平,建立列车开行方案的经济指标和服务指标,以此构建旅客列车开行方案的评价指标体系。针对评价指标之间的相互替代性和相关性,对其进行聚类分析,合理地简化指标体系的规模。通过对评价指标的主成分分析,使评价指标体系更具可操作性。实际样本测算表明,经过聚类分析得到的化简指标体系,能够反映样本的各方面特征,主成分分析能够有效评价旅客列车开行方案的开行效果,对开行方案的优化提供支持。该评价体系可以用于评价现有开行方案的运营效果,特别是用于列车开行方案的生成和优化。     

基于数据降维与聚类的车联网数据分析应用

智能网联背景下的车联网数据分析与应用对提升交通智能化有重要影响。为了加快交通智能化进程,文章对车联网数据应用过程中存在的数据冗余问题进行研究。以采集的车联网数据为研究对象,驾驶行为特点分类辨识为研究目标。采用相关分析与主成分分析方法对数据进行冗余筛选与降维,使用k-means聚类算法对驾驶行为特点进行分类辨识。研究结果表明,使用数据降维的方法可以降低车联网数据的相关冗余性,驾驶行为特点分类辨识结果表明其特点可分为三类驾驶行为。研究提升了车联网数据的应用价值,也为交通智能化提供了相关的支持。     

公路隧道消防安全系统研究

基于系统安全分析方法并结合数理统计理论,系统地分析了近年重大火灾隧道存在的问题,建立了隧道消防安全系统原理图及评估指标体系,运用多元统计理论中的主成分分析法,构造了一种基于统计基础上的综合评估函数,对近年来的典型火灾隧道的防火安全系统进行了合理评估.并针对评估结果构造了分级标准,给出了公路隧道消防安全等级评估的新思路.以雪峰山隧道的实例计算表明,该评估模型具有简便性、可操作性和准确性,能全面系统地反映隧道消防安全系统状况,及时发现隐患,采取消防控制措施.减少火灾的潜在危险.     

浅谈强化机动车维修业监管的对策

1机动车维修业监管的相关点1.1行业监管的特点机动车维修业是纳人政府管理的独立性较强的服务行业,其行业市场模式是以粗放型经营方式为业态,以分散型经营组织为主体,其主要特点有以下几个方面:一是点多面广。截止2(X)5年底,宁波市共有各类机动车维修业户3341家(占全省维修     

基于主成分分析法和支持向量机算法的驾驶人疲劳检测方法

汽车驾驶人的疲劳程度识别对于预防交通事故具有十分重要的意义。设计了实车驾驶实验，采集了20名汽车驾驶人在疲劳驾驶状态下的眼动特征参数，将汽车驾驶人的疲劳等级分为警觉、轻度疲劳、深度疲劳和嗜睡四个级别。利用主成分分析法（PCA）预处理了所采集的眼动特征数据，并利用支持向量机（SVM）算法建立了PCA-SVM疲劳检测模型。实验结果表明，该模型能够高精度地识别驾驶人的四种疲劳状态。     

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究，提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization，PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理，提取能表征路面特征的主要成分，采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练，并用于路面特征分类，使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明，所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征，路面识别的精度达到 97%，与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%；同时，在不同车速下，基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。     

基于CHMM和SSA-SVM模型的高速铁路道岔设备健康状态评估方法

为更加精准地评估道岔设备健康状态，加强对设备的维护与管理，以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象，提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵，组成道岔特征指标向量，并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余，构建道岔特征指标样本数据库；利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态，在此基础上，建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明：所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能，而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法，为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。