基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

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。     

Influence of initial heeling angle on ship roll motion response北大核心CSCD

[目的]系统地研究初始横倾角对随机横浪下船舶横摇运动响应的影响。[方法]以路径积分法为基础,通过数值求解控制横摇运动微分方程概率属性的Fokker-Planck方程,得到横摇运动响应的概率分布。[结果]结果显示,初始横倾角对船舶横摇运动响应谱的影响有限,但对横摇角概率分布以及横摇运动响应极值分布的影响十分明显,且会造成船舶安全性的显著恶化。[结论]路径积分法可作为研究随机海浪下船舶横摇运动特性的有效数值方法。     

体育小镇交通发展思考

体育特色小镇与体育、旅游等产业融合发展,正在成为新型城镇化的重要载体。交通运输是体育特色小镇发展重要条件,也是促进体育特色小镇繁荣的基本途径,优良的交通系统能够为小镇营造整洁的空间秩序和优美的运动康体文化环境,有效提升体育小镇发展的总体形象。本文梳理了体育特色小镇的主导功能,针对不同功能特色的体育小镇,提出了小镇交通发展的基本思路。尽管体育小镇的主导功能不同,但其交通系统都需要融入运动和康体的主题元素,也要更加注重绿色环保的交通体验,塑造美好生活导向的交通文化和交通文明。     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

骑式车，将流行什么款式？

20世纪80年代,以JH70款、五羊款和铃木王款为主的骑式车,占全国市场份额的70％,引导着我国摩托车市场的消费趋势和潮流。然而,自1997年以后,踏板、弯梁和太子三种车型不断推出新款,骑式车却没有推出市场认可度较高的新款,市场占有率节节下滑。骑式车到底流行什么款式,是摩托车业一直在探讨、分析和研究的问题。