MARPOL附则Ⅳ(防止生活污水污染规则)的修订和理解

介绍防止船舶生活污水污染规则(MARPOL73/78公约附则Ⅳ)修订的目的、背景和所修订的条款,阐述对该规则及其修订的理解。     

简论成人英语听力困难及策略训练

一些成教学院的学生往往因为自己基础差、底子薄,学习英语都有一定的畏难情绪,英语的听力理解更是他们的薄弱环节。笔者分析认为,成教学院的学生在英语听力理解方面的困难主要是由语言知识障碍、背景知识障碍和心理因素障碍三个因素造成的,并提出对学生进行听力策略训练,逐步提高成教学生的英语听力理解水平。     

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立.为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号.采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一.文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、 不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗.仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性.     

基于卷积神经网络及长短时记忆网络的短时船舶交通流量预测

由于船舶交通流具有非线性和复杂性的特征,传统交通流量预测方法的预测结果精度普遍不高,且需大量历史数据进行训练。在考虑船舶交通流数据时间特性的基础上增加了对数据空间特性的考虑,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的短时船舶交通流量预测模型,并引入动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法构造损失函数,提升模型的预测精度。结果表明：通过与灰色模型(Grey Model, GM)、差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和CNN-LSTM等模型对比,所提出的CNN-LSTM-DTW预测模型的预测结果相对误差最小,可信度高,预测精度优于对比模型。     

基于多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法研究

行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明：所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity, CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model, IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方...     

基于深度学习的高速铁路工务安全指数预测技术

高速铁路工务安全指数（HRPSI）反映了高速铁路工务故障和事故的发生状况,对其进行规律验证与预测对于高速铁路工务专业进行安全评估和预测具有非常重要的现实意义。基于高速铁路10周年工务安全指数数据,构建2种深度学习的时间序列预测模型。利用皮尔森系数预测模型的有效性证明构建2种模型的有效性。其中门控循环单元（GRU）预测方法效果更好,训练集和测试集的皮尔森系数分别为0.937 1和0.922 1,可有效预测工务安全指数变化趋势。     

基于LSTM神经网络的地铁变压器绕组温度预测

传统的地铁状态监测系统仅能反映变压器绕组当前的温度状态及其历史温度趋势,当绕组温度超过阈值时系统报警,但不能对绕组未来的温度变化进行预测。绕组温度受设备运行功率和环境温度等多重因素影响,其变化呈现非线性和周期性,传统预测方法精度难以提升。本文基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法预测变压器绕组温度,选取绕组温度、环境温度、运行功率、运行电流作为输入变量,收集变压器历史状态数据构成训练数据进行离线训练,通过训练完成的绕组温度预测模型反映多重影响因素与绕组温度的变化关系。最后将算法应用于某地铁站动力变压器,收集样本数据进行训练得到温度预测模型,将测试数据输入模型中,计算绕组温度真实值和预测值之间的相对温差,分析验证算法可行性与模型准确度。结果表明：LSTM算法面对大数据量样本可充分挖掘多重影响因素与绕组温度之间的深层关系,温度预测模型可准确预测绕组温度的变化。     

X70管线钢拉伸行为的金属磁记忆检测

金属磁记忆检测对金属构件的早期失效和寿命评估具有重要意义。文中分析了磁记忆检测的原理及设备,通过对X70管线钢拉伸行为的磁记忆检测应用试验,总结了磁场和应力集中的变化规律,实现了对材料内部应力集中区的定位和分析。文中的研究结果,可以有效指导管道的磁记忆检测及安全评价。     

基于金属磁记忆的智能清管器技术可行性研究

文中对基于金属磁记忆的智能清管器用于管道腐蚀检测的可行性进行探讨,介绍了金属磁记忆检测原理,以MSP430F149单片机为核心,采用HMC1021型磁阻传感器为探头,设计了漏磁场检测系统,对裸采和透过聚氨酯材料检测到的漏磁场法向分量HP(Y)的过零点以及最大梯度值进行了分析、计算.结果表明:透过一定厚度聚氨酯材料检测到的裂缝附近漏磁场法向分量HP(Y)的梯度值已不再突出,但微分值仍具有明显的特征.因此,基于金属磁记忆的智能清管器技术具有一定的可行性.     

复制型与浓缩型档案编研成品的编制

一、档案文献汇编辅文的编写 档案文献汇编除转录档案原文的正文之外,还包括序、例、按、注、年表、图例等多种辅文.这些辅文虽非汇编的主体,但对于帮助读者理解和研究汇编正文却不可或缺.