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小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性. 相似文献
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以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测. 相似文献
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为充分利用信道信息(Channel State Information,CSI)来改善准正交空时码(Quasi Orthogonal Space-Time Block Code,QSTBC)系统的性能,提出基于天线选择的QSTBC系统自适应设计方案,对QSTBC的编码结构添加自适应系数,使信道矩阵正交化,消除码间串扰.推导了系统的瞬时输出信噪比,以此作为天线选择准则.仿真结果表明,相对于未经过自适应编码设计的天线选择QSTBC系统,新系统的误码率性能有明显改善. 相似文献
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在水深地形测量工作中,有很多不稳定因素极易造成水深数据误差.其中测量船舶吃水不准确也是造成误差的原因之一,因此测深船的大小以及船型的选择很重要.根据实际工作经验,对各种测量船舶吃水变化引起的水深测量误差的原因进行分析,并提出各种情况下减少水深测量误差的方法,以提高水深测量精度. 相似文献