基于内置式物理模型的人工神经网络纱线质量预测模型

-Sirolan—Yarnspec是由CSIRO在20世纪90年代研发并作为一个有效的纱线质量衡量工具在工业作用．最初的Sirolan—Yarnspec是一个理念模型，它基于纤维特性和纺纱工艺预测世界最好纱线质量．过去的几年来，工业界提出要求，希望能够建立工厂特殊预测模型．为此，本文使用人工神经网络建立纺纱预测模型。为了克服人工神经网络预测的不准确性，使用了一种新的方法，即在人工神经网络模型中嵌入Yarnspec理论中的物理知识．预测结果表明，经过物理知识优化后的人工神经网络的预测精度有明显的提高．     

国毛毛条加工性能和质量预测

通过对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究，运用多元回归统计和人工神经网络两种方法建立了国毛毛条加工性能和质量的预测模型．实践表明：两种模型对毛条的豪特长度、长度变异、短纤维含量和精梳落毛率均能进行较为准确的预测，其中人工神经网络预测模型预测效果优于统计回归模型．     

电力系统负荷的线性组合预测法

通过把电力系统负荷预测的3种主要方法外推法囝疋色预测法和人工神经网络法结合起来,建立起一种线性组合预测模型。组合模型可吸收单一模型的优点,提高了预测精度,实例证明这种组合模型具有较好的实用性。     

区域淡水资源供应的定量研究——以青岛市为例

为了解决水资源短缺,使用了因子分析法、因果预测法、马尔科夫链蒙特卡罗方法、OLS、D-PSE-R的逻辑框架等方法,建立了静态和动态的水资源满足能力评价和因果预测模型,评价并预测青岛地区水资源的现况。同时采用MCMC方法二次证明了因果预测的准确性。综合2种预测方法,预计在不加干预的条件下,未来15年内,青岛将处于水荒状态。     

基于熵权组合模型的风电功率预测

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。     

人工神经网络在深基坑变形预测中的应用

以BP人工神经网络为基础，利用其强大的非线性映射能力，建立深基坑支护结构最大侧向位移的预测模型，在利用实测数据进行网络训练的基础上，对悬臂支护结构最大侧向位移进行预测，结果表明预测值与实测值吻合较好，显示了该方法进行深基坑变形预测的有效性。     

基于人工神经网络的股价指数预测

本文阐述了现行的股价指数预测方法的基于线性假设的局限性，针对股票价格指数的非线性变动特性，探讨了一种基于人工神经网络的股价指数预测模型，并通过Matlab6．5编程实现，运用到沪深300指数预测中。仿真结果表明，采用人工神经网络方法的误差较小，预测精度较高，能在一定程度上克服现行的预测方法的不足。     

地下工程中的岩爆预测

通过收集国内外多个地下工程实际资料,分析了影响岩爆发生的主要因素,运用人工神经网络方法,建立了岩爆预测的人工神经网络模型,并用已训练稳定的样本对某地下岩爆进行预测,验证预测模型。结果表明,所建立的模型具有较高的预测精度。     

基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测

针对短期电价预测具有的周期性及难预测性等特点,研究现存的人工神经网络预测方法,提出一种基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测方法。利用粒子群算法优化聚类分析的聚类半径,并用优化后的聚类方法对电价的历史数据按相似的程度分类,得到一类相似度最高的数据作为输入数据并进行预处理,建立相应的RBF网络预测模型,对短期电价进行预测仿真。通过实例分析验证了该预测模型能够有效、稳定地将预测精度提高至0.3%左右。     

基于发展目标的区域水资源可持续承载能力BP神经网络预测

基于水资源系统自身及其影响因素的特性,选取BP神经网络作为水资源承载能力的量化方法,建立了水资源承载能力与社会经济间的定量关系耦合预测模型。通过预测值和检验值的误差比较,表明预测模型精度较高。最后,预测了“十一五”期间兰州市水资源需求量,进行了水资源承载能力评价,并提出相应的对策。     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.