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1.
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 相似文献
2.
对城市与工程控制哟常遇到的高标,双锥标等建议采用念观测方法,对偏心观测中遇到的各种情况进行了详细探讨,对于城市与工程控制网建议采用短距离的偏心观测方法,有利于提高偏心观测的精度并方例偏心元素的测定。 相似文献
3.
通过对深圳地铁龙岗线的客流趋势和特征进行分析研究,总结客流规律,提出符合朝夕客流特征的长短交路运营组织新模式,以提升运能,满足乘客出行需求,成功解决受供给运用车限制下的运能不足问题.结合成本控制,通过不断优化内部资源配置,深挖内部潜能,在满足生产组织运作需要的基础上,确保运营生产安全有序. 相似文献
4.
5.
6.
道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差ermse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差em... 相似文献
7.
8.
9.
《铁道标准设计通讯》2017,(2):14-19
车辆基地是城市轨道交通系统的重要组成部分,针对目前车辆基地勘测设计过程中普遍重设计轻勘测、缺乏系统的站场勘测内容与方法的现状,通过对行业、企业相关勘测规范的理解和归纳,结合自己勘测设计实践,系统论述车辆基地站场勘测内容和方法,主要包括车辆基地基线的测设和应用、地形测量、站场横断面测绘、专项调查与测绘等几方面,掌握车辆基地站场勘测内容和方法将为车辆基地设计与施工、节约用地、降低投资等方面发挥重要的作用。 相似文献
10.