鸭绿江界河公路大桥主桥最大双悬臂施工临时墩应用分析

本文首先分析了大跨度斜拉桥临时墩的设置目的,并调研国内主要大跨度斜拉桥临时墩的设置情况。结合中朝鸭绿江界河公路大桥的结构特点讨论了大桥临时墩的设计原则,并对鸭绿江界河公路大桥进行了临时墩设置有限元模拟分析,确定了临时墩需承受的拉压荷载,指导了本桥的监控与施工。     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

2009年总目录

·航海与船舶驾驶·先令舵及其操船要点……池立波1-（1） ECDIS和AIS组合使用的优势和前景……陈华飞1-（4） 奥里诺科河（ORINOCO）介绍及航法……郑睿1-（6） 接新船之浅见……马广贺1-（8） 关于大风浪中船舶航行安全的综合分析……关腾飞2-（1）     

模糊自适应滤波在车载组合导航系统中的应用

文章针对车载GPS/DR组合导航系统工作环境复杂,其观测噪声相应复杂多变的特点,引入了一种基于模糊自适应控制的卡尔曼滤波算法。这一方法基于方差匹配的思想,通过模糊控制器在线调整观测噪声方差,以改变滤波器的自适应性,从而提高导航精度。文章最后对GPS/DR系统进行了仿真,结果表明采用此方法后的滤波精度优于常规Kal-man滤波的结果。     

短波并行组合扩频通信系统研究

对短波环境下并行组合扩频系统进行研究,提出一种适合短波并行组合扩频通信的MPSK软解调方法。该调制方式比并行组合扩频常采用的MASK调制方式性能更好。在扩频增益相同条件下,短波并行组合扩频通信选取结构参数r值较小（r=2）的短波并行组合扩频系统为宜。在所选择系统结构的接收端应用RAKE接收技术,仿真表明RAKE接收技术能有效抵抗多径影响,改善短波并行组合扩频系统的误码率性能。     

简化UKF算法在SINS／GPS组合导航中的应用

针对SINS／GPS组合导航系统的特点,建立了系统的非线性误差模型。根据系统状态方程为非线性而观测方程为线性的特点,将一种简化的UKF方法（Rao-Blackwellisation Additive Unscented Kalman Filter,RBAUKF）用于SINS／GPS组合导航系统中,RBAUKF采用较少的采样点数目和简化的更新算法,降低了计算复杂度。最后,在机动条件下,进行了SINS／GPS组合导航实验仿真。仿真结果表明,RBAUKF相比EKF具有更高的滤波精度,更适合在SINS／GPS组合导航系统中应用。     

基于Unscented卡尔曼滤波器的地磁辅助组合导航

将船位推算与地磁测量相结合构成组合导航方法.首先建立了推算模型,然后利用Unscented卡尔曼滤波方法,直接将地磁测量的结果用于校正推算结果,进行导航定位.此方法不采用匹配方法进行定位,可进行实时定位,能适用于非线性和离散的地磁模型.仿真表明,此方法能减小定位误差,适用于基于船位推算和地磁定位的实时组合导航.     

舰船批量建造费用的组合预测应用研究

研究了舰船批量建造费用的组合预测问题.首先依据舰船批量建造费用的变化特点,采用生长曲线法、数据平滑法、灰色分析法对费用进行预测,然后运用支持向量机的回归算法对3种预测方法的预测值进行有机组合,建立了舰船批量建造费用的组合预测模型,最后利用样本数据分析了一个参数变化对预测性能的影响,给出了支持向量机参数选择的依据.仿真结果表明,该模型能明显提高系统预测的精度和稳定性,可用于舰船批量建造费用的预测和估算,具有较大的实用价值.     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.