MEABP神经网络在隧道监测数据处理中的应用

隧道施工中围岩的变形直接关系到隧道施工安全和工程质量,隧道变形监测是现代隧道施工中必不可少的环节,选择合理数据处理方法对现场所测数据进行处理尤为重要。文中将思维进化算法（MEA）用于优化BP神经网络,解决了BP网络的缺陷;将优化后的MEABP神经网络运用于现场监测所得隧道断面水平收敛时间序列的处理,并将其处理效果与BP神经网络处理结果进行比较,说明其有效性。     

拆卸汽车总成应注意的问题

合理组织拆卸作业总成拆卸作业方法可分为固定作业法和流水作业法。采用固定作业法时。拆卸工作要始终在同一工作地点进行——这种作业方法适用于生产能力较小的修理厂。在较大的修理厂,拆卸工作采用流水作业法较为合理。     

基于自适应遗传算法的船舶分段装配序列优化研究

针对船舶分段实际装配时存在施工不合理而导致建造成本过高的问题,提出基于自适应遗传算法的分段装配序列优化求解方法。根据其几何约束和工艺约束建立了包含干涉关系、重定向次数、吊装工具改变次数、装配效率等评价函数的目标优化体系,提出采用改进的自适应遗传算法进行装配序列优化,并将评价标准作为目标函数进行优化计算,降低了问题的繁琐程度,提高了系统的工作效率,且通过实例验证了算法的有效性。     

浅谈港口吞吐量的分析方法

港口吞吐量的预测对于港口的建设和规划有着极其重要的意义。目前预测港口吞吐量的比较成熟方法有回归分析法、时间序列法以及灰色系统法等。本文就各种分析方法做简单概述。     

深水铺管船推力分配策略研究

文章结合深水铺管船推进器的配置方案,分析了在此配置方案下的铺管船推力分配策略,采用SQP算法进行了推力最优分配,并给出了算例及仿真结果。     

有望量产 Citroen Cactus Concept

雪铁龙发布了全新的Cactus概念车,此外这款全新的概念车将会在2014年2月份左右投入量产,命名将会延续C4的序列,到时有可能被称为C4 Cactus。Cactus概念车未来将会基于雪铁龙全新的EMP2平台打造,车身长度4210mm、宽1750mm、高1530mm,虽然尺寸不大,却采用了四座式设计。Cactus概念车还搭载了Hybrid Air技术,标致之前也曾展示过     

基于组合模型的浙江省GDP预测研究

区域 GDP 的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据。 本文基于浙江省 197 8.至 201 9.年的 GDP 数据, 分析数据特性, 构建预测模型, 掌握发展规律。 首先, 将 GDP 数据转化为时间序列, 建立 ARIMA (2, 2, 0) 模型 ; 其次, 将 GDP 数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵, 建立 BP 神经网络模型 ; 最后, 利用 ARIMA 分析 GDP 时序的线性部分, 利用 BP 神经网络分析 GDP 时序的非线性部分, 建立组合模型。 通过计算相对误差比较模型的预测效果, 三个模型的平均相对误差分别是 6.和 6.结果表明, 组合模型的平均相对误差最小, 预测效果最好     

基于SPSS Modeler的超售方法在京沪高铁票额管理中的应用研究

以京沪高铁客票预售为例,针对退票数据对预测结果的影响,使用工具SPSSModeler并选择时间序列模型,估算可超额发售的票额数量.在应用于实际生产时,将其与现有客流预测的结果相结合,可弥补列车能力虚靡现象,提高列车利用率,同时,增加相应的社会和经济效益,实现旅客出行和铁路收益的双赢.     

宫城Mw9.0级地震前日本IGS站GPS时间序列分析

为探讨日本宫城Mw9.0级地震前IGS(国际全球导航卫星服务)站的运动特征,针对日本7个IGS站4年(2007—2011)的观测资料,分别采用多项式拟合、小波降噪的方法分析站点水平方向运动的变化,采用小波分析、三角函数建模的方法分析竖向运动的变化.研究结果表明:宫城地震前6个月,日本境内多个IGS站竖向隆起速率加快,北方向运动速率减慢,东方向存在较陡的跳动现象.      

一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法

研发智能交通系统(ITS)是目前世界上各个国家交通运输领域技术发展的热点之一.而交通状态的有效分类和识别是ITS中主要子系统和重要功能之一.针对传统提取交通参数方法在拥堵状态下准确率偏低的情况,文中提出一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法.定义并从视频序列中获取时空线序列符,该时空信息存在大量的数据冗余,因此通过主成分分析方法(PCA)进行降维与特征提取;通过主观评价方式,选取畅通和拥堵交通状态下样本输入支持向量机(SVM),根据实验仿真结果选择高斯径向基核函数作为核函数来解决特征数据非线性的问题,并通过参数调优构建出交通状态二分类的最优模型.实验表明,时空线序列符和主成分分析的方法可以很好地应用于交通状态分类当中.