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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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针对桥梁工程设计的特点,自主开发一款具有二维交互设计,及三维显示功能的铁路桥梁BIM设计程序。阐述了在建筑信息模型(BIM)模式下桥梁程序开发不易完全抛弃二维设计视图及传统设计的理念。着重介绍了该程序的MVC框架、桥梁设计功能,以及在二维、三维显示视口开发中所使用的OPENGL VBO、四叉树空间索引等技术。通过工程项目应用,表明该程序具备BIM铁路桥梁方案设计功能,三维场景直观生动,并且结合二维视图辅助,使用户能够直接、实时地掌握桥梁结构高程、尺寸等数据,更好地帮助决策合理的桥梁方案。 相似文献
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基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
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唐明辉 《城市轨道交通研究》2021,24(10):134-136
为解决传统维保存在的诸多问题,进一步优化运维方式、降低维保成本、提升管理效率,以杭州至海宁城际铁路(以下简为"杭海城际铁路")智能维保项目为切入点开展相关研究.将智能维保划分为数字化、自动化及智能化3个方面,强调了数据接口、数据共享的重要性,重点阐述了生产计划管理、设施设备管理、生产工具管理、人力资源管理及设施设备智能检测的建设思路,提出了对维保自动化、维保智能化的思考.研究成果已成功运用于杭海城际铁路智能维保建设中. 相似文献
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提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法,适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子,使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势,是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法,并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。 相似文献
10.
许焕明 《广东交通职业技术学院学报》2002,(3):61-63
本文主要阐述了PN码产生器的构造原理、PN码的特性;并根据PN码的性质,介绍了PN码在保密通信中应用的设想。 相似文献