基于多特征参量的回转支承智能健康状态评估

为了提高回转支承运行可靠性,及时发现其潜在的失效,实施良好的设备维护与管理,有必要对其进行健康状态评估。选取表征回转支承健康状态的温度和扭矩作为特征参量,建立了一种采用遗传算法优化动态递归Elman神经网络的回转支承多参量健康状态评估模型,并利用3 MW变桨回转支承疲劳寿命实验数据对该模型进行了网络训练和测试。结果表明,该模型评估结果与实验值相符,可准确地对回转支承进行健康状态评估。     

基于“两客一危”数据的高速公路服务区路段车辆行驶模式研究

基于"两客一危"数据,以沈海高速公路厦门段为例,通过浮动车的GPS时空图发现高速公路服务区路段车辆行驶特征,同时选取车辆的平均速度、最低速度、速度方差等车辆运行特征指标进行层次聚类,得到服务区路段车辆的行驶模式.研究结果表明,高速公路服务区路段存在3种行驶模式,即进出服务区、正常行驶和交织减速,基本可以代表车辆在服务区路段的实际运行状态.     

梯级泵站输水系统的运行效率评估方法与模型

针对梯级泵站输水系统泵站级数多、输水距离长、级间水位、流量不断变化造成系统效率评估困难的问题,通过将泵站输水系统分为泵站、输水两个相互关联的子系统,综合考虑泵站效率、区间水量损失、流量、水位等多因素影响的基础上,提出基于动态平衡的输水系统运行效率分析的方法,根据级间是否分水,分别建立针对空流段和输水段的运行效率评估模型;另外,针对部分泵站无流量监测设备的情况,提出基于水量平衡的泵站运行效率评估模型.将两个模型运用于甘肃省景泰川电力提灌一期工程的效率分析,计算结果表明,泵站子系统的效率高低决定了整个输水系统效率的高低,基于动态平衡的效率评估模型能够更客观地反映泵站输水系统的运行效率状况,模型计算结果和工程实际的运行效率吻合.     

城镇复合系统协同发展模型构建与实证研究

研究基于复合系统协同发展文献综述和城镇复合系统相互关系分析的基础上,构建人口、经济、社会和生态复合系统序变量,采用复合系统协同度模型,基于2006—2015年上海统计数据,对上海城市复合系统及其子系统的协同度进行研究,从而提出有针对性的政策建议和举措,以期提升复合系统协同发展水平,进而提升城镇化质量水平。研究表明:上海城市复合系统协同度随着子系统数的增加,协同难度增大;各子系统有序度偏低,尤其是社会子系统有序度偏低程度较大,且人口、社会及生态子系统有序度呈现无序波动态势,制约了整个城市复合系统协同发展。     

再生工程机械化施工系统的运行规律

以沥青混凝土路面再生工程机械化施工系统为研究对象，应用随机服务系统理论，研究了系统中铣刨、搅拌、摊铺和压实子系统的运行状态。依据再生工程中铣刨机、搅拌设备、摊铺机和压路机等主要机械的运行规律，分析了各子系统的组成和运行特征，对其运行状态进行定量计算，得到各子系统在稳态时的状态概率表达式，从而推导出子系统中需要服务的运输车数、等待服务的运输车数、运输车辆的等待服务时间等状况指标。最后，基于施工系统的理想工作状态，建立了施工系统初配机群配置方案合理性的数值判断标准。研究表明，各子系统的运行规律和机群合理性判断标准可为建立再生工程机械化施工系统优化配置模型提供理论依据。     

基于三角模型的三峡库区（重庆段）土地利用系统健康评价

针对三峡库区蓄水前后土地利用结构紊乱、城市发展与生态保护矛盾突显的问题,提出通过土地利用系统健康评价来有效引导土地合理利用,提升土地资源长期效益;从土地利用系统健康基本内涵出发,构建基于三角模型的评价指标体系对库区重庆段进行实证分析;结果表明:2000—2017年三峡库区(重庆段)土地利用系统健康状态不断提高,整体变化过程为"不健康-亚健康-初级健康";系统健康状态的空间特征整体表现为渝西及渝东南高于渝东北;健康状态的变化趋势整体良好,主要以初级健康(T1、T3)的变化趋势为主;研究结果可反映本区域土地利用系统健康状态的发展态势,实现土地利用系统内部良性运行。     

ETC门架数据驱动的高速公路差异化收费双层规划方法

针对传统收费导致高速公路经济效益低、运行效率差等问题,结合ETC(electronic toll collection)门架数据分析高速公路运行特点,提出一种基于双层规划的高速公路差异化定价模型。首先,获取高速公路ETC门架数据,分析交通量特点,初步确定所要实施的差异化收费方案。其次,构建双层规划模型,上层最大化高速公路经济效益,下层分析出行者出行行为并完成基于Logit模型的交通量分配。最后,以长深高速河北段为例展开实证分析,使用模拟退火算法求解出一种分车型分路段的差异化收费方案。结果表明：ETC门架数据能够充分分析高速公路的运营状态和运行特征,为精细化的高速公路差异化收费的研究提供强大的数据支撑;使用优化后的分车型分路段差异化收费方案后,高速经济利润提升32.3%,货车交通量增长42.2%,客车共增长36.8%;路段整体交通量增长38.6%,并且平行道路饱和度降低,拥挤状况得到缓解。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

一种高效的的网络入侵检测特征提取方法

在网络入侵检测中,样本数据的特征维数较高,而冗余特征的存在使系统的存储负担加重,分类器性能降低。本文提出一种基于Fisher Score和SVM的特征重要性度量和提取方法,针对KDD'99网络入侵检测数据集,应用该方法得到了混合攻击和单一攻击模式下的特征重要度排序,选取重要特征建立SVM入侵检测分类器,结果表明分类器精度与使用全部特征构建的SVM分类器相当,训练和测试时间有显著降低。     

基于任务剖面的复杂系统状态综合评估方法

针对复杂系统的多层性、复杂性和系统任务的多样性,提出一种基于任务剖面的复杂系统状态综合评估方法.首先,根据任务剖面建立设备使用清单,依据设备群概念和系统功能构建系统的层次结构和设备群;其次,建立单设备的技术状态评价模型,通过简单而可行的分级综合评估方法得到单设备的技术状态等级;然后,结合各设备的技术状态,采用模糊技术对各设备群进行技术状态评价;最后,根据各设备群的技术状态,结合每个设备群对系统的影响重要度(权重),得到整个复杂系统的综合技术状态等级.通过实例证明该方法简易、可操作性强,具有一定的工程应用价值.     

基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型

水质预测是众多水务相关问题的重要内容之一,通过水质预测,可以发现水质恶化的预兆,方便决策者提前采取措施.依据常见的水质数据,使用基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型在实际应用环境下自行适配污染物权重,提高预测准确率.本模型首先使用遗传算法,训练当前数据的特征权重向量,使得权重适配当前预测问题,然后使用该特征权重向量应用于SVM模型训练.在以重庆某污水处理厂数据为对象进行实验后,验证了该模型在实际应用中的可行性,为水质预测提供了一种新思路.     

供热空调系统并联变频水泵转速比配置优化分析

建立了供热空调系统中变频水泵扬程、效率和功率与流量和转速间的关联模型．结合并联水泵的运行特性,以最佳点工作流量与水泵转速比范围为参考,理论分析了对应并联变频水泵电耗极小值运行工况下各水泵转速比配置情况．以采取变压差设定值控制的某交流量空调水系统并联水泵运行工况为算例,仿真研究了一台水泵全速运行、一台水泵变频运行,两台水泵同步变频运行且转速比相差0．05,两台水泵同步变频运行且转速比相差0．1与两台水泵同步变频运行且转速比相同4种控制方案的水泵节能效果．理论分析与仿真结果表明,并联水泵转速比的差异将导致一台水泵或多台水泵效率低下,当各水泵转速比相同时,并联水泵的总电耗最小．     

基于网络文本的汉语多词表达抽取方法

多词表达(multiword expressions, MWEs)是自然语言中一类固定或半固定搭配的语言单元,特别在网络文本中,多词表达频繁出现,给分词和后续文本理解带来了巨大挑战,因此,面向网络文本提出了一种双层抽取策略来实现多词表达的识别。第一层次,利用基于左右熵联合增强互信息的算法来实现多词表达的初步抽取;第二层次,在第一层次获得的多词表达候选列表的基础上,利用SVM分类器,构建上下文和词向量特征,进行多词表达与非多词表达的分类,实现多词表达候选列表的进一步过滤。经过实验测试,在5 000条微博语料上,第一层次获得的多词表达的F值为84.92%,第二层次多词表达识别的F值为89.58%,相比于基线系统,性能有很大的提升。实验结果表明,双层抽取策略能够实现网络多词表达的有效抽取,并能有效改善分词结果。     

FILTER污水处理系统在0℃环境下运行的研究

研究和解决FILTER系统在低温环境下运行中的问题,分析了FILTER污水处理系统在阳高县试验区下运行时,土壤中水的渗透率、冰层与气温之间的关系。     

基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究

针对并网风力机组运行时非线性、耦合性和大惯性的特点,提出了一种基于样本修整和支持向量机算法的系统辨识方法,并通过实例将该方法与单纯的支持向量机算法、BP(back propagation)神经网络算法进行比较.结果表明,样本修整后与修整前相比,训练速度和预测精度都有明显提高,基于样本修整和支持向量机算法的辨识方法具有明显的优越性.     

污水处理PPP项目收益风险云模型综合评价

为了准确评价污水处理PPP(public private partnership)项目收益风险,解决单一方法评价的局限性,提出了一种收益风险云模型综合评价模型.首先建立了污水处理P P P项目收益风险评价指标体系,并提出了改进FSE-SD二次加权模型,在风险指标传统主客观赋权的基础上,对风险指标进行二次加权得到最终权重...     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

一类产品需求预测的支持向量机方法

 需求预测是企业生产运营决策的基础,预测精度影响着产品的安全库存量,关系到企业利润和市场竞争力.建立了一类产品（包含多个品牌）基于支持向量机(support vector machine, SVM)的需求预测模型.在该预测模型中考虑了诸如季节性和促销等不确定性因子对产品最终需求的影响.模型的训练数据和测评数据采用的是由该类产品需求函数生成的数据.测试阶段的评价则是通过与其他统计模型（回归预测方法(REG）、双因素指数平滑法(DES)、Winter模型预测方法(WIN)）和径向基神经网络模型(radial basis function neural network, RBFNN)的对比来实现的.实验结果表明,基于SVM的需求预测模型预测精度明显优于其他模型,有效地降低了产品安全库存量,提高了企业利润,为解决这类产品需求预测问题提供了一个有力的工具.     

基于模糊综合评判法的锅炉系统能效研究

为了科学全面地评价电厂锅炉系统能效,采用模糊综合评判法,从工程实践的技术经济性角度出发,以锅炉系统能效为一级目标层,选取了关于燃料水平、设备水平和运行状况作为二级准则层,并将具体影响因素归类整理为三级指标层.分析各因素值变化对系统能效的指向性影响,确定隶属度函数,通过专家组评议求得权重向量,建立了一套完整的锅炉系统能效模糊综合评判体系.该体系可对锅炉系统能效进行定量分析,评价某层面的能效利用现状,为后续优化指明方向,也可用于机组间的竞赛对比.