船舶运动的极短期预报试验

利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明,对于直升机稳定平台补偿控制系统来说,由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报,所以基于自回归模型的预报方法能满足系统的实际要求,是一种简单、可行的方法。     

基于LS-SVM的世界海运需求量预测

针对世界海运需求量预测中存在的非线性、复杂性和不确定性,提出基于LS-SVM(最小二乘支持向量机)世界海运需求量预测模型,通过预测实验,并与其他几种常见模型预测结果比较,表明该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点.     

岩质边坡稳定性 SVM 预测模型的新型核函数应用

导致岩体破坏的影响因素复杂多样,一般分为几何因素和物理因素。目前针对均质体的岩质边坡物理参数取值方面的研究较多,而关于改进的二折线岩质边坡模型的影响因素分析还处于起步阶段,且寻找能够解决各因素之间非线性关系的分析方法是十分必要的。基于二折线边坡计算模型,引入能够解决高维非线性问题的支持向量机方法,通过重要参数的敏感性分析,提出一种新型的综合核函数,论证该方法在岩质边坡稳定性预测分析中的可行性。通过各因素的敏感性分析可知,关于边坡的几何因素,采用RBF核函数所建预测模型精度较高,Sigmoid核函数适用性较差;关于边坡的物理力学因素,采用Linear核函数所建预测模型精度较高,Polynomial核函数和Sigmoid核函数适用性较差。经核函数矩阵组合得到一种新型综合核函数,并与4种常规核函数进行预测效果对比,结果表明,采用新型综合核函数所得岩质边坡稳定性预测精度最高,绝对误差不超过0.010 3,相对误差不超过2.83%。研究结论可为岩质边坡稳定性分析提供一种新思路。     

基于模型预测的主动式减摇水舱约束控制

由于边舱高度有限,减摇水舱中的流体在水舱内运动时会引起饱和非线性,给舱内流体运动的估计与控制带来困难.针对饱和非线性所带来的控制问题,建立船舶-水舱系统模型,同时基于约束条件设计了模型预测控制(MPC)策略.仿真结果表明,该控制策略在减少主动式水舱高能耗的同时,增强了对水舱内流体的控制,有效提高了水舱系统的减摇效果.     

我国海港工程混凝土耐久性技术发展及现状

概述了我国海港工程腐蚀环境及耐久性破坏特点,对我国海港工程混凝土耐久性技术从20世纪80年代至今的历史、耐久性技术的研究及发展应用进行了回顾,阐述了我国水运行业技术标准和科研成果对提高海港工程混凝土结构耐久性所发挥的作用,最后对我国海工混凝土耐久性技术进行了展望.     

叠船运输方式下的半潜船耐波性分析

以叠船运输方式下的半潜船为研究对象,采用CATIA软件进行三维建模。基于AQWA软件计算在规则波中不同浪向、不同航速和不同吃水下的响应幅值算子(Response Amplitude Operator, RAO),分析在不规则波中不同海况条件下货物绑扎设计关键点的加速度变化,发现浪向、航速和吃水等因素对RAO的影响规律。研究结果可为叠船运输方式下的半潜船安全运输提供运动预报,为货物绑扎设计提供依据。     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.     

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已有旅行时间预测方法多是针对高速公路、城市快速路和主干道路的路段,而针对城市一般道路,及路径旅行时间预测的研究则相对不足.本文提出一种基于案例的旅行时间预测算法.算法的基本原理为,在轨迹数据建模的基础上,建立动态更新的、包含多个属性的历史旅行样本数据库,然后根据出行时间及环境信息从案例库查找匹配案例,其结果经过一定修正用于预测路径旅行时间.与基于路段的旅行时间预测方法相比,该算法具有较强的鲁棒性和可移植性,受空间路网和数据样本量的影响较弱;并且在相同数据样本量和路网空间覆盖率的情况下,该算法预测精度高于对比算法.     

基于随机重复爬山法的交通状态预测

合理构造影响交通状态网络结构,是实现交通状态预测的前提条件.为克服爬 山法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于随机重复爬山法的交通状态预测方法.对随机 生成的有向无环图迭代运行爬山法得到多网络结构;通过有向边置信度的定义和置信度 阈值的计算,确定了最优贝叶斯网络结构中节点和有向边选取准则;利用最优贝叶斯网 络结构,实现了畅通、平稳、拥挤和阻塞等4 种交通状态的预测并综合评价.分析结果表 明,该方法仅选取时段、节假日等两变量时,对交通状态预测总体准确率超过85%,能够 为高速公路运行状态监测预警和决策分析提供有效方法和数据支撑.