改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.     

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).     

基于HMM的煤与瓦斯运动状态预测

介绍了隐马尔科夫模型(HMM),并将该理论引入到煤与瓦斯运动状态预测的研究中,以工作面瓦斯浓度正常值C、瓦斯浓度峰值P、峰值浓度与正常值之比B、两次采掘前后峰值浓度之比P的非接触式动态指标作为观察变量输入,煤与瓦斯的运动状态作为隐含变量输出,基于HMM提出一种新的预测煤与瓦斯运动状态的方法,通过实例训练预测,预测结果与实际监测趋势一致,且能实现提前预报.     

青海氯盐渍土地区半埋混凝土耐久性研究

文章在现场调查的基础上,针对青海察尔汗盐湖至格尔木高速公路上使用的混凝土进行氯盐快速腐蚀试验和氯离子测试实验。试验结果表明:混凝土相对动弹性模量先上升后下降;混凝土吸附区氯离子的分布规律为先随着距表层距离的增加而增加,在0.75cm处达到最大值,之后随着距表层距离的增加而下降。结合半埋状态下混凝土各部位和周围盐渍土之间的离子交换传输机理,以及氯离子的腐蚀机理,对半埋混凝土状态下钢筋混凝土的使用寿命进行了预测。结果表明:半埋状态下混凝土和周围盐渍土之间的离子交换机理是外部"蒸发-浓缩"和毛细管吸附,内部为扩散;氯离子在半埋混凝土靠近表层处浅层区域的传输机理主要是毛细管吸入,深层区域为扩散;钢筋混凝土腐蚀的主要原因是氯离子使钢筋表面钝化膜破坏,形成腐蚀电池并产生孔蚀,随着铁锈体积增大,导致混凝土保护层开裂。最后,研究得出的青海氯盐渍土地区的半埋钢筋混凝土使用寿命和钢筋保护层厚度之间的关系与调查结果基本一致,说明了文中的寿命预测方法的合理性。     

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。     

气体钻井地层出水定量预测模型研究

气体钻井地层出水定量准确预测是气体钻井可行性钻前论证的关键。目前,已有的出水量预测方法较少考虑气体钻井井底压差下地层渗流过程与地层应力变化的流固耦合作用对出水量的影响,在渗流力学和岩石力学的基础上,综合考虑地层渗流过程与岩石应力变化的流耦合作用对地层应力、孔隙度、渗透率以及孔隙压力的影响,建立气体钻井孔隙性地层和孔隙-裂缝性地层出水量预测动态流固耦合模型。结合工程实际,通过该模型计算得到气体钻井快速钻穿水层后出水量随时间的变化关系,计算结果与现场监测吻合。研究对于钻前准确预测出水量和筛选气体钻井层位具有重要意义。     

基于D*算法的场面滑行动态规划研究

研究了机场场面滑行路径动态规划问题.基于三种滑行冲突约束,建立了使航班总体滑行时间最短的动态优化模型.改进了传统的D*算法,提出了基于时间权值的冲突预测和代价修正函数.案例计算相比Dijkstra算法得到的结果减少了203s,有效减少总滑行时间,提高场面运行效率.该算法不仅可以用于滑行路径的初始规划,也适用于场面实时滑行引导的实施.     

平均模型在致密气井产量预测中的应用

在致密气资产快速评价中应用经验型递减模型能够快速得到气井产量的递减情况;但不同的递减模型在完成历史拟合后,长期产量和累积产量预测结果相差很多。应用GLUE法评价各模型预测结果的不确定性,并引入平均模型的概念,计算各模型权重后建立平均模型。以加拿大致密气田两口致密气井的实际生产数据为例应用平均模型进行累积产量的计算,结果表明GLUE法可进行各模型预测结果的不确定性进行分析,且通过设定筛选标准后,利用满足条件的模型进行聚合得到的平均模型计算结果具有更小的标准差与变异系数。     

人白介素6表位疫苗的设计及其免疫原性

构建人白介素6(h IL-6)表位疫苗,研究其免疫原性。利用在线预测工具预测h IL-6线性B表位(Ala69-Asn80);重叠延伸PCR法对h IL-6进行基因融合,克隆到质粒p GEX-6P-1,并在大肠杆菌BL21(DE3)中表达;亲和层析法纯化融合蛋白,鉴定其纯度达95%以上;皮下免疫BALB/c小鼠,ELISA法测定抗血清效价,表位(Ala69-Asn80)移植到白喉毒素转膜区(DTT,Ser305-Ile310),构建的表位疫苗可刺激机体产生针对h IL-6的抗体,抗血清效价达1.0×105。