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581.
基于CSIs、FIS、WLC、FC综合造价预测方法的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
可行性研究决策阶段投资估算的准确与否对整个项目的投资控制起着决定性的作用,目前拟建铁路建设项目投资估算方法在类似工程数据情况下,对具有类似项目的分部分项工程,根据定额估算指标或建立类似工程数据的线性关系分析模型进行简单估算,对无类似项目的分部分项工程,也往往根据相似工程和专家经验进行比较类推和综合而成,不仅计算工作量大,而且由此造成误差和可靠性不稳定.本文试图依据全生命周期造价WLC和显著性成本CS理论建立预测WLC的显著性成本项目CSIs测算模型进行投资估算,当新建项目没有类似工程条件下,通过模糊聚类FC方法对新建项目的CSIs的进行"类似度"聚类,分解为有类似项目和无类似项目的CSIs,对前者通过模糊聚类FC方法预测造价,对后者则充分利用专家经验,通过模糊推理系统FIS方法预测CSIs造价和显著性因子csf数据,不仅能够简化计算工作量和程序,而且可提高预测准确性. 相似文献
582.
583.
584.
主要依托于吉林至延吉高速公路地段分布的草炭土为研究对象,由于草炭土性能很差,在草炭土地区修筑的路基常会出现沉陷、基底被挤压等破坏现象。为了能更好的处理好草炭土路段的施工,通过野外现场勘察、取样和大量的试验,系统地研究分析了草炭土的物理特性、化学特性以及力学特性,总结了草炭土的特殊地质状况。研究表明草炭土具有高天然孔隙比、高含水率、高压缩性和低抗剪强度等性质。能够根据草炭土特性,进行合理设计及施工,避免草炭土地区公路产生病害。 相似文献
585.
目前产业发展最需解决的便是旧件回收及再制造产品销售渠道不通畅的问题。2014年9月1—3日,在第13届中国国际内燃机及零部件展览会上,许多企业都展示了成熟的再制造技术,原本一件废弃的内燃机缸体,经过拆解、高温分解、抛丸、珩磨、机加工等多道复杂工序后,变得焕然一新,不仅有重新利用的价值,还能大幅降低内燃机购买成本,得到了与会人员的关注。 相似文献
586.
任鸣鸣 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》2009,33(6):1183-1186
把传统的工厂选址问题延伸到不确定环境下的工厂选址和工厂的规模等级决策问题,并假设单位生产成本与工厂的规模等级反向变动,固定成本投入与工厂的规模等级同向变动,建立了该问题的确定型模型和不确定状态下的数学模型,设计了求解该NP困难问题的一般Benders分解算法和修正Benders分解算法,用随机产生的一组数据进行实验,并对2种算法进行比较. 相似文献
587.
(0,mf-m+1)-图的正交(0,f)-因子分解 总被引:1,自引:0,他引:1
周思中 《江苏科技大学学报(社会科学版)》2009,23(3):274-277
设G是一个图,是定义在V(G)上的整数值函数且对A↓∈V(G)有f(x)≥2k.设H1,H2,…,Hk是G的k个顶点不相交的子图,且|E(Hi)|=m,1≤i≤k.证明了每个(0,mf-m+1)-图G有一个(0,f)-因子分解正交于Hi(i=1,2,…,k). 相似文献
588.
为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明:本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%~19.80%,均方根误差降低了11.20%~17.99%,决定系数提升了8.62%~12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%~13.81%,均方根误差降低了4.23%~10.67%,决定系数提升了3.50%~7.01%,且本文... 相似文献
589.
主要讨论Banach格之间弱紧算子与紧算子通过自反Banach格来分解的问题,在已有结果相同的条件下证明了Banach格之间弱紧算子与紧算子由Banach格来分解的一个更具对称形式的分解定理。 相似文献
590.
基于EMD和ARMA模型桥梁振动信号降噪的处理方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在桥梁振动信号的采集和传输过程中,针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰,从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动信号通常具有较宽的频谱成分,致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性等问题,基于经验模态分解(EMD)和自回归滑动平均(ARMA)模型提出了一种信号降噪方法。首先,利用EMD把有强噪声干扰的信号分解成不同时间尺度的本征模函数(IMF)和残余项;然后,分别对每个IMF无干扰区段建立ARMA模型,利用各个模型对有干扰区段进行滤波,用滤波后的数据代替原来的数据,对于残余项,拟合为多项式;最后,将所有的IMF及拟合后的残余项叠加,即得到降噪后的信号。通过对实测南京长江大桥有对讲机干扰的应变信号进行分析,结果表明了该方法的可行性及有效性。 相似文献