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11.
重点分析了基于硬判决的部分并行干扰消除(PPIC)检测器的残余多址干扰的结构及统计特性,研究了PPIC在定时跟踪误差情况下的性能,并给出了其在定时误差跟踪下的封闭形式的误码表达式。实验表明:采用部分干扰因子可以抑制PIC系统性能恶化,而基于文献[4]给出的部分干扰因子可进一步改善系统性能。 相似文献
12.
利用MTS810型电液伺服试验系统,对沥青砼小梁试件在不同拉伸应变水平下进行了控制应变的等应变率加载模式的疲劳试验.由疲劳试验结果结合能量原理提出了一种考虑拉伸应变水平的疲劳损伤模型. 相似文献
13.
以二维弹性力学问题为研究对象,采用线性非连续元离散边界积分方程,给出了系数矩阵计算的精确表达式,对二维弹性力学问题进行了数值计算,对非连续边界元配位点对计算结果精度的影响进行了讨论,结果表明准奇异积分计算是配位点影响计算结构精度的主要因素。 相似文献
14.
前馈神经网络在求解N—皇后问题中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
采用前馈神经网络求解N-皇后问题,并用变学习因子的快速学习算法解决局部极小化夷了几组搜索结果。 相似文献
15.
16.
17.
18.
信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。 相似文献
19.
以某型列车转向架为例,基于模态相关性原理,采用有限元计算和试验相结合的方法,建立了接地轴端的有限元模型,分析转向架接地轴端异常振动问题。通过对轴端关键部件进行模态分析和模态贡献量分析,得到了引起接地轴端异常振动的主要模态。分析结果表明,轴箱转臂在垂向的弯曲振型对振动的影响最为明显。提出了相应的振动控制措施,可为今后解决车辆局部振动问题提供参考。 相似文献
20.
结合地铁商业物业租赁的行业背景,对影响地铁沿线商铺定价的客观因素进行分析,并以武汉市的样本为例进行实证分析,建立地铁沿线商铺定价的特征价格模型。在此价格模型基础上,根据地铁商业物业自身特点进行整租模式、终端商铺模式等因素修正,最终构建地铁公司的商业物业租赁定价模型。该模型通过结合特征价格模型和修正因子,在一定程度上克服了传统市场化定价方法的主观性,有利于完善传统商业地产的租赁定价模式,为地铁物业的商业租赁定价提供参考。 相似文献