中山站前沿固定冰破冰方案及船舶操纵方法

为了向“雪龙号”提供一条可行的卸货用航行水道，中国第一艘自主建造的破冰船“雪龙2号”急需在南极大陆的中山站前沿复杂的固定冰中制订一条破冰路线。在“雪龙号”过去多年积累数据和经验基础之上，通过详细分析破冰水域的航行环境、固定冰区当年冰情、最新气象辅助资料以及可用的先进设备，制订一条破冰计划路线。采用首尾破冰、进退速度控制、预留距离控制以及操纵船舶辅助破冰等方法，顺利完成破冰开路任务。实际破冰结果证明，计划路线既绕开了危险的冰裂缝和冰山，也为“雪龙号”节省大量的卸货时间。总结“雪龙2号“在固定冰中的破冰能力，指出相应的困难和急需解决的问题；为我国破冰船在极区常态化航行、冰区航行的船舶驾驶员、按极地规则要求进行的冰区航行培训以及相应的业务模拟提供参考。     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

CFRP激光切割过程中HAZ扩展研究

激光切割CFRP由于具有无磨损、无接触的特点,显示出了很大的应用潜力.然而,由于组成材料(即聚合物基体和碳纤维)的物理和热性能存在显著差异,激光加工过程中产生的热损伤一直阻碍着CFRP在工业规模上的应用.介绍了激光加工CFRP的优势,并以激光切割CFRP时热影响区(heat-affected zone,HAZ)产生和扩展的机理为基础,对影响HAZ扩展的因素和研究进展进行了综述.最后提出,在实际的激光光源中,工艺参数是相互依赖的,对于加工工艺的参数优化和仿真值得深入研究.并对未来提高激光加工效率,进而广泛应用于工业领域做出了展望.     

非均匀断层上的破裂传播及对震级预测的挑战

针对发震断层上的潜在地震开展震级和地表震动预测,对开展地震灾害区划、防震减灾等工作十分关键.由于断裂带本身的多种非均匀性,如断层几何、介质结构、应力的非均匀分布,准确预测震级面临着众多挑战.本文简要回顾了影响地震破裂传播及震级的因素,指出了应力分布状态、断层孕震带尺度、断裂带介质结构对破裂传播过程的影响.在非均匀应力分布下,震级对破裂起始位置(震中)具有强烈的依赖性,即震中-震级存在“测不准”关系,震中对破裂是否延伸到地表也有控制作用.走滑断裂带孕震带尺度(在倾向上的深度)对破裂是否发展为“逃逸型”大地震有控制作用.近断裂带的介质结构对破裂方向性、延展尺度都有显著影响.未来可通过密集地震台阵观测获取高分辨率断裂带结构,并结合实验室流变性质测量,推断发震断层的流变结构,为刻画可能发震的凹凸体提供支撑.针对震中对震级的影响,可以通过破裂动力学模拟,结合大地测量观测、地震学观测、实验室摩擦实验结果,进行数值实验,探索可能发生强震的震中区域,为野外观测提供参照.此外,动力学数值模拟结果也可以弥补大地震近场地表震动观测数据缺乏的不足,为开展基于地震物理过程的灾害区划提供参考.     

毛细管X光平行束透镜坪区特性的研究

玻璃对X射线的折射率接近1，无法使用传统的光学透镜对其进行会聚或平行调控．将大量毛细管按照一定方式排列组合，在符合全反射原理的情况下，对点X光源发射的X射线进行调控；着重于研究整体毛细管X光平行束透镜，利用光线追迹法进行数值模拟，设计仿真模拟程序，模拟出X射线在整体毛细管X光平行束透镜中的传播路径；通过改变毛细管的子管参数和排列方式，使毛细管X光平行束透镜的出射光束出现光束坪区，并设计出出光均匀性80%以上的毛细管X光平行束透镜；通过试验分别使用等径和变径毛细管X光平行束透镜对X点光源进行成像，验证了变径优化对出射光束均匀性的改善作用，其中变径X光平行束透镜的出射光束的发散角低至11.7 mrad．      

基于XGBoost的房价预测优化（英文）

客观来说，房价受到诸多因素的制约，正因如此，房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余，在实际场景中很难确定重要特征，提出了一种创新的数据预处理方式，并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理，然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中，Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程，能够准确地评判“冗余”特征，而XGB模型在提高预测效果的同时，也囿于其泛化能力下降，无法稳定地反映特征重要性.因此，本文利用RF模型处理冗余数据，并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集（"House Prices-Advanced Regression Techniques"）上进行了实验，测试结果显示，XGB回归模型最终的回归精度R²为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R²分别为79.2%和78.7%.实验证明，该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时，为充分体现模...     

基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

大肠癌的贝叶斯预测

根据所查找数据,分别对下消化道报警症(便血、消瘦、贫血、大便变细、腹部包块和肠梗阻)、年龄、家族肿瘤史、饮食习惯和心理健康状况与大肠癌的相关性进行2c检验.检验结果表明,便血、贫血、年龄、家族肿瘤史和饮食习惯是与大肠癌发生密切相关的因素.利用贝叶斯公式根据筛选出的相关因素建立了大肠癌危险人群的预测模型,为病人是否需要进一步的技术性检查提供理论依据.从医院随机抽取某病例进行验证,预测结果与检验结果一致.