基于灰色关联度-主要分法的高速公路雾灾评估模型——以沿海高速江苏段为例

基于2010年-2014年沿海高速江苏路段的管制信息和气象监测数据,详细分析了大雾灾害发生时的数据特征,构建了高速公路雾灾灾情评估指标体系。进一步构建了基于GRA-PCA的高速公路雾灾灾情评估模型,即运用灰色关联度分析法计算各指标样本数据的关联系数,运用主成分分析法获得各指标关联系数的权重,通过指标关联系数的加权平均值获得更加符合实际的灾害划分等级。通过对沿海高速江苏路段的实例分析,认为江苏省交通厅在雾灾预警和管制方面的工作有效降低了雾灾发生时的损失程度,但仍有可改进的空间,以杜绝Ⅰ特别重大和Ⅱ重大情况的发生。     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

基于灰色关联分析的区域热带气旋灾情评估

基于灰色关联分析方法,考虑灾情因子指标之间的影响,将加权灰色关联度作为评价准则建立灾情评估模型.利用1990-2007年(除2004年)17年对华南影响较大的热带气旋灾害资料,选取死亡人数、受灾人数、农田受灾面积、房屋倒塌间数和直接经济损失5个指标对灾情进行评估.计算结果表明:基于灰色关联度确定灾情因子指标权重的方法可行有效;使用该方法所得的评价结果与实际情况基本吻合.     

基于灰色RBF-NN的陀螺随机漂移误差建模

针对测量中存在的陀螺随机漂移误差,提出了一种基于灰色RBF神经网络的预测建模方法.首先采用时间序列的饱和嵌入维数确定RBF神经网络模型输入层的节点数;其次采用灰色聚类法对输入样本进行分类,以确定RBF神经网络模型隐含层的初始节点数;最后采用灰色关联分析法对RBF神经网络的冗余隐含层节点实施删除,以得到满足精度要求的最小结构的RBF神经网络模型.将其应用到某型挠性陀螺随机漂移误差的预测建模中,可得预测模型的精度为90.33%,实验结果表明了该模型的有效性.     

面向重大洪涝灾害应急响应的灾情动态评估方法研究

以2018年8月山东寿光洪涝灾害为例,根据应急响应阶段救援队伍重点关注的承灾体灾情对象,以区域洪水淹没历时为致灾因子强度指标,采用灾情指数法构建了一种用于辅助洪涝灾害应急救援决策的洪涝灾害灾情动态应急评估方法—应急灾情指数法,包括:1）利用多时相遥感影像,获取8月21—25日山东寿光洪水淹没区域动态提取结果;2）基于淹没历时,结合人口、土地利用类型和道路等基础地理数据,计算应急灾情指数;3）利用应急灾情指数对洪涝灾害淹没区域的灾情实现应急动态评估．结果表明,本次洪涝灾害过程中,受灾最严重的区域为淹没区西部的口子村、东北部的南宅科村、李家营村、李家湾村和东部的佛屋村,该区域是此次洪水事件中应急救援的核心区域,并利用网络灾情对评估结果进行验证．本文提出的基于应急灾情指数的洪涝灾害灾情动态评估方法的评估结果良好,评估精度较高．研究结果以期为洪涝动态评估提供方法参考,并为寿光市洪涝灾害应急救援工作提供科学依据．      

基于改进的TS模糊神经网络的华南台风灾情预测模型

为改善TS模糊神经网络在台风灾情中的预测精度并减少运算时间,该文利用改进的TS模糊神经网络建立华南地区台风灾情预测模型.首先选取1981-2016年登陆华南地区的台风灾害历史数据,运用灰色关联度法选取承灾体因子、防灾减灾因子;其次利用主成分分析法对因子进行线性降维;然后引入模糊C-均值聚类(FCM)确定隶属度函数的中心;最后对华南地区台风灾情进行预测试验,并将结果与TS模糊神经网络、BP神经网络的试验结果进行比较,结果表明,改进的TS模糊神经网络预测精度最优,且训练预测用时较短.     

一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的.     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的RBF神经网络非线性时间序列预测

提出一种基于遗传算法和RBF神经网络相结合的时间序列预测模型,克服了单个神经网络在非线性时间序列预测中容易陷入局部极小值及网络训练速度缓慢的问题.以居民消费价格指数数据进行训练和测试,与传统的BP神经网络预测模型相比较,该模型的预测精度是令人满意的,数值模拟证明了该方法的有效性和可行性.     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

荔枝龙眼炭疽病和霜疫霉病的识别与防治

总结了荔枝龙眼重要病害炭疽病和霜疫霉病的症状、病原、发生规律及综合防治措施;指出荔枝龙眼炭疽病和霜疫霉病主要为害叶片、花穗和果实,叶片早落,花穗干枯死亡,果实腐烂并产生异味;两种病害为害造成的损失很大,防治必须及时,且防治措施以农业防治和化学防治为主。     

中胚花筒螅辐射幼体附着和变态及其温盐效应

研究了中胚花筒螅辐射幼体的附着和变态过程以及不同温、盐度对辐射幼体附着和变态的影响．结果表明幼体的附着分为暂时性附着及永久性附着两个阶段；幼体附着变态的适宜盐度范围为23～41；适宜温度范围为13～21℃；在较低温度下（9～17℃），幼体可逆性ATT附着时间延长，有利于幼体对附着基底的选择及幼体的扩散．     

中胚花筒螅辐射幼体附着和变态及其温盐效应

研究了中胚花筒螅辐射幼体的附着和变态过程以及不同温、盐度对辐射幼体附着和变态的影响.结果表明幼体的附着分为暂时性附着及永久性附着两个阶段;幼体附着变态的适宜盐度范围为23～41;适宜温度范围为13～21℃;在较低温度下(9～17℃),幼体可逆性ATT附着时间延长,有利于幼体对附着基底的选择及幼体的扩散.     

镁合金板带生产应用现状与发展前景

通过对目前镁合金板带的生产技术、工艺设备和产品应用现状等方面的描述,分析了其生产与应用的特点.同时,通过介绍镁合金板带生产工艺的开发现状,探讨了其发展趋势与前景,尤其是以热轧开坯进行卷式法生产的可能.     

桩土摩擦粘着特性及分析方法

同一土层的桩侧摩阻力在不同条件下取值会有很大区别,因此有必要对桩侧摩阻力的影响因素进行分析。分析了桩土的摩擦粘着机理,指出影响侧摩阻力的因素主要为桩土界面强度及土层强度,其中桩土界面强度包括界面摩擦力和界面粘着力两部分。根据机理分析提出使用有限元法配合试验结果进行分析应包括两方面的(1)根据试验实测结果通过试算确定侧摩阻力极值由桩土界面强度决定还是由土层强度决定;(2)若侧摩阻力由界面强度决定则根据土层特性进行摩擦系数假定,进而确定界面摩擦力及粘着力。介绍了ADINA建模及计算过程。通过应用一组混凝土短桩的静载试验结果进行计算分析来说明分析过程。     

科技出版与科技学术道德

本文从科技出版的角度探究和思考了当前关注的学术腐败问题，对学术腐败产生的原因、学术腐败在科技出版中的表现以及科技出版如何抵制学术腐败进行了分析，提出了解决问题的意见。     

海洋科技发展演变的影响因素及规律探析

海洋科技在漫长的发展演变过程中,由于多种因素的交织作用而形成了特有的发展规律。基于分析影响海洋科技发展的诸如政治、经济、军事等各种因素,探讨海洋科技发展演变规律,有利于深层次理解海洋科技的发展历程、正确把握其发展脉络,并对未来的走势作出科学预测。     

毕业设计(论文)质量监督体系的设计与实践

毕业设计(论)是一项重要的教学环节。本从毕业设计(论)选题、过程监控、答辩、质量评价等方面，提出了提高本科生毕业设计(论)质量的一些方法措施。     

模具开放性和综合性实验教学的改革与实践

为了既培养塑性成形与模具专业方向本科学生的动手能力,又充分利用实验室的教学资源,在实践教学中引入了模具开放性和综合性实验环节.这不仅推进了实验教学改革,也调动了学生的学习积极性和主动性,增强了学生的模具设计能力,同时,学生的综合素质和动手能力也得到了提高.     

CAI系统的设计原则,方法与课件的开发,管理

本文提出了计算机辅助教学系统教学软件设计的三大原则及其相应的方法。并通过开发一个PASCAL课程软件,说明课件开发过程及其系统结构。最后给出了教学软件的评价标准。