基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究

站间短期客流预测是高速铁路运营管理的重要依据.首先在提取原始客流数据特征的基础上得到样本和标签集,然后基于栈式自编码算法预训练神经网络模型参数,最后构建神经网络预测模型.以渝万高铁为例,采用2016年11月到2018年10月数据进行验证,结果表明:提出的模型预测误差为12.08％,与其它4种常用预测模型相比精度分别提高12.12％、1.12％、6.9％和19.12％,模型适用于短期客流预测.     

基于改进小波算法的舰炮齿轮箱故障特征提取

小波变换具有优良的时频分析特性,适合于提取齿轮箱等机械设备的故障特征。但是由于小波滤波器的频响应特性不理想,因此直接对信号进行小波变换会产生一定的虚假频率,从而影响故障特征提取的准确性。针对小波分析的混频现象,在深入分析该现象产生原因的基础之上提出一种改进算法,并给出了利用该算法提取故障特征的具体步骤,为舰炮齿轮箱故障特征提取提供了一个新途径。仿真结果表明,该方法能有效地消除混频现象,提高了故障特征提取的准确性。     

基于PCA和C-SVM的涡轮部件故障诊断

针对某型三轴燃气轮机高、低压涡轮部件容易出现的8种故障,提出一种基于PCA(主成分分析)与C-SVM(C-支持向量机)相结合的涡轮部件故障诊断模型.采用主成分分析方法对表征涡轮部件故障模式的测量参数进行特征提取,选择对故障模式影响最大的若干主成分作为C-SVM的输入样本,进而对高、低压涡轮部件故障进行诊断.通过实验表明,即使在较少样本的情况下,应用PCA与C-SVM相结合仍能取得较好效果.     

基于精密机载三维激光扫描测量的高速公路改扩建勘测设计方法

提出基于精密机载三维激光扫描测量的高速公路改扩建勘察设计新方法,研究精密激光点云数据的获取及车道标线激光点的提取技术,基于激光点云数据的路线平、纵、横拟合设计与纵、横断面设计线自动生成技术,从而在不干扰现有道路交通流的情况下,实现高速公路基础设施三维信息的高精度提取与改扩建勘测设计。京港澳高速公路京石段(K45～K236)应用表明:该方法经济、高效、安全,成果精度完全满足高速公路改扩建详测与施工图设计要求。     

舰船辐射噪声非线性频谱特征提取与应用

舰船辐射噪声分类识别一直是被动声呐面临的难题,提取舰船辐射噪声的频谱特征来实现分类识别是一种常用的方法。基于舰船辐射噪声频谱特征主要聚于低频段的特点,按照稀疏分解的原理,通过构造完备的非线性频谱字典,提出了一种舰船辐射噪声非线性频谱特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取,采用最近邻分类器对辐射噪声样本进行了分类识别实验,结果表明,非线性频谱特征的正确分类识别概率高于线性频谱特征的正确分类识别概率。     

基于双树复小波的被动目标特征提取方法研究

针对水下目标辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于双树复小波变换的特征提取方法。首先,采用一种改进的小波阈值去噪方法去除水下目标辐射噪声信号中的噪声成分,该方法可以获得优于经典小波阈值去噪方法的结果;其次,在特征提取过程中,采用具有近似平移不变性的双树复小波变换,该方法能够克服信号时移带来的影响,得到稳定的目标特征向量。仿真试验和实航数据处理结果表明,本文方法提取的目标特征向量比使用离散小波变换提取的结果更稳定。     

非平稳特征提取方法与智能诊断技术在自动机故障诊断中的应用

回顾对目前常用的非平稳特征提取方法与智能诊断技术,并总结舰炮自动机故障诊断需解决的难题,介绍非平稳特征提取方法与智能诊断技术在舰炮自动机故障诊断中的应用现状,详细阐述舰炮自动机故障诊断研究中存在的问题及对发展趋势的展望。     

基于改进Canny算法的列车车轮踏面损伤边缘提取

针对高速列车车轮踏面擦伤、剥离的人工巡检方法效率较低且容易出现漏检等问题,设计一种高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出一种擦伤、剥离的特征提取方法。该方法在现有Canny算法的基础上加入45°方向和135°方向梯度模板来计算梯度幅值,用线性插值法对梯度幅值进行非极大值抑制,再使用优化后的迭代阈值算法求得高阈值和低阈值。试验结果表明,该算法可以有效地抑制噪声和干扰,最大限度地保留高速列车车轮踏面的真实边缘,为列车车轮踏面损伤自动巡检提供技术支持。     

多传感器数据融合在船舶特征提取中的应用

给出一种基于多传感器数据融合的船舶特征提取方法。该方法使用激光传感器LD-LRS3100与LMS221,对船舶长度、高度、宽度、速度信息进行测量,然后通过数据关联、数据融合方法进行船舶提取。实验结果表明,使用多个传感器的数据融合方法比单个传感器的提取结果更为准确。     

乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究

为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律：当发动机转速达到1 800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。