基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

奥迪A6L EPB制动摩控片拆卸和安装技巧

新一代奥迪A6L轿车装备了电子机械式驻车制动系统（EPB）（图1），它用电子按键取代传统的手制动把手．同时还具有自适应辅助启动和紧急制动的功能，使车辆的制动安全和操作进一步得到提高。电子机械式驻车制动系统的应用使得汽车维修人员更换制动摩擦片的常规方法在奥迪A6L轿车上已不适用，甚至不能拆下该车制动摩擦片。因此，维修人员需要学习正确的拆卸和安装操作步骤。     

发动机性能改进展望

不拆卸发动机就可以极大地改善发动机性能？下述的升级改动不仅不需要到维修点，在私家车库就能完成，而且花费也不大。[编者按]     

基于RBF的混沌序列产生的新方法

介绍了利用RBF(Radial Basis Function)网络产生混沌序列的方法,即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型,分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力.最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列,结果表明其序列具有较好的保密性能.     

如何拆卸因生锈而粘结在一起的紧固件

许多汽车维修技师多年的工作经验表明,在拆卸与被紧固件粘结在一起的紧固件时,预润滑和巧妙的拆卸工具组合是最好的解决办法之一。一些汽车维修技师很少碰到紧固件被腐蚀而粘结的情况,那是因为他们生活在相对干燥、阳光充裕的地区。但是在那些气候比较恶劣的地区,道路上的防     

曲轴轴承拆卸工具拆装方法

摩托车的曲轴轴承与曲柄轴以过盈配合连接，拆出曲轴总成后，轴承会附在曲柄轴上，见图1所示，要将轴承拆下，可采用各种方法，但无论经采用何种方法都不得损坏曲轴及轴承。     

混沌统计量的预测研究

提出了一种基于混沌吸引子的统计量序列预测技术．对于一个经诊断为混沌的统计量序列,应用神经网络建立模型,短期预测混沌序列．实验证明：Lyapunov指数越大,预测效果越差;神经网络的预测结果优于AR模型的预测结果．混沌序列是完全可以预测的．     

DS—CDMA系统的最佳混沌序列研究

针对基于混沌映射产生DS－CDMA系统的扩频序列展开研究,在给出基于混沌的DS－CDMA系统模型的基础上,重点研究了使多址干扰MAI最小的最佳混沌扩频序列,提供了基于Chebyshev映射产生最佳混沌扩频序列的设计实现方法,最后针对有限精度条件下产生最佳混沌扩频序进行了讨论和计算机实验验证。     

基于动态时间规整算法的复杂供输机构非平衡监测数据扩增方法

针对复杂供输机构非平衡监测数据导致性能退化数据不足的问题,提出一种基于时间序列数据扩增的供输机构性能退化程度评估方法.在滤波算法处理实测数据基础上,利用动态时间规整算法(DTW)扩增性能退化阶段运动加速度参数,并将扩增数据与理论计算值作比较.实装试验结果表明:本文所提方法能够有效解决供输机构监测数据不平衡的问题.