机械设备智能诊断与预测维修系统

建立了机械设备故障诊断与状态预测的软硬件框架，并详细说明了设备智能诊断和状态预测的方法和技术，在此基础上开发了机械设备智能诊断、预测与维修系统(IFDPM)，并在北京吉普有限公司的磨床分析中实际应用．     

利用环境同位素预测秦岭特长隧道的突水风险

对比地表水和下部地下水中环境同位素氘(D)和氚(^3H或T)的数据表明，秦岭特长隧道北坡L区域断层的水力传导性差，流经该断层的石砭峪河水与下部地下水无直接的水力联系．利用环境氚定量计算出河水对该段隧道潜在突水水量的贡献不足6％，从而完全排除了石砭峪河水通过F4区域断层溃入该隧道的可能性．     

道路交通量数列预测模型

应用灰色系统理论对道路交通量进行数列预测,并结合实例建立相应的模型予以验证,通过精度分析及与实际情况的比较,说明数列预测模型应用于道路交通量预测精度较高,而且方法简便.     

基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

烟草霉变预测尚没有有效的方法。为实时预测仓储烟草的霉变程度,选取仓储环境的温湿度和烟草的自身含水量参数作为神经网络的输入层,烟草霉变度作为输出层,建立BP神经网络烟草霉变预测模型。选取78组实测数据作为训练样本对预测模型进行训练,得出了神经网络的阈值和权值。利用14组预测样本针对该预测模型进行了仿真,并进行了线性回归分析。结果表明,建立的烟草霉变预测模型具有较高的预测精度,预测值和实际值的偏差在[-0.028,0.033]之间,相对误差绝对值的平均值为0.0019。最后,在基于嵌入式ARM+Linux+Web的某公司烟草仓库智能监测系统中,实现了烟草霉变实时预测功能,取得了较好的效果。     

TGP技术在复杂地质隧道施工中的应用实例分析

轨道交通六号线二期中梁山隧道2号隧道全长4 322m,地质条件复杂,主要不良地质条件有突水突泥、岩溶以及煤矿采空区。为确保工程施工安全,采用TGP206系统对其进行地质超前预报,并辅以地质雷达进行对比验证,提高预报的准确性,为隧道工程施工提供指导性依据。     

混合算法在港口吞吐量预测中的应用

文章利用主成分分析方法,提取出影响宿迁港口吞吐量的关键因子,在此基础上,提出了一种新的运量混合预测方法,即联合时间序列法和因果分析法;最后通过回归分析,给出了宿迁港口吞吐量与国内生产总值的关系,为宿迁港的发展和港口总体布置规划提供了一定的依据。     

基于ARIMA模型的轨道不平顺状态预测研究

轨道是列车运行的基础,轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素.为保障列车安全、平稳和不间断的运行,轨道必须具有高平顺性.根据轨道不平顺变化特点,文中利用ARIMA（自回整合归移动平均）模型对轨道不平顺状态进行预测,并且采集了京九线下行463.8 km处2008年2月第二次检测至2008年12月第一次检测的TQI历史检测数据对模型的有效性进行了检验,结果表明ARIMA模型能够对两次大修作业之间的轨道的不平顺状态进行较为准确地预测.     

新疆公路网合理规模预测研究

随着新疆经济发展进程的不断推进,新疆公路交通在综合交通运输体系中占有越来越重要的地位。通过对道路功能定位的调整,综合分析规模测算的思路与方法,对未来新疆公路网发展规模进行科学分析、合理预测,以期为自治区公路网规划提供有益参考。     

路面破损状况检测、评价、预测与管理系统研究进展

高效而准确地对路面破损状况进行评价分析,是路面养护管理的基础和关键。本文对路面破损的数据采集关键技术、评价指标与方法、预测和数据库决策支持系统4个方面进行综述,分析了现有技术和方法的利弊,指出了粗放化管理的问题,提出了建立路面破损状况信息环境的展望。该法有利于建立从数据采集、破损评价分析到预测管理的一整套有机体系,全面准确地掌握路面破损状况。     

基于马尔可夫链模型的交通拥挤状态预测

交通拥挤严重影响了道路交通的安全性和运行效率,如何对交通拥挤状态进行判别,并预测下一时刻交通状态的变化趋势,是提高交通管理水平的一个关键.利用马尔可夫链建立了交通状态预测模型,实例表明该模型对短期交通状态预测具有良好的适用性.