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801.
高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法 总被引:15,自引:1,他引:15
针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性,充分利用地质资料,运用模糊相似优先的概念,构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素,分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较,获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列,计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列,从而找到与软基目标范例最相似的源范例,实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致,这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。 相似文献
802.
为了能够准确地预测空气质量指数(AQI),建立了基于集合经验模态分解(EEMD)-样本熵(SE)的极限学习机(ELM)和门控循环单元(GRU)组合的AQI预测模型。首先利用EEMD算法对AQI数据进行分解,得到一组不同尺度的本征模态函数分量和残余分量;其次计算各分量SE值,根据各分量SE值将各分量重新组合成新的序列,并将新序列按其复杂程度经过GRU模型或ELM模型进行预测;最后将所有结果叠加得到AQI预测值。实验结果表明,与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型、长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)模型、ELM模型、GRU模型、EEMD-SE-ELM模型、EEMD-SE-GRU模型和EMD(经验模态分解)-SE-ELM-GRU模型相比,基于EEMD-SE-ELM-GRU的组合预测模型其预测误差最小,预测精度最高。 相似文献
803.
新型聚合物石英压电传感器制备过程中,AT切型石英压电传感器基体的表面粗糙度及其基膜界面化学性质影响聚合物薄膜的生长,导致聚合物薄膜厚度不均匀、表面存在缺陷,使得传感器采集的频率信号不稳定.本文建立了新型聚合物石英压电传感器在考虑薄膜厚度不均、中心缺陷条件下的力学模型,利用ANSYS有限元软件对其进行模态分析,得到复杂条件下传感器振动特性.模态分析结果发现,传感器固有频率值随聚合物薄膜缺陷的半径值增大呈现出从稳定到发散的趋势、随薄膜的厚度值增大呈现出线性增大的趋势.研究结果表明,新型聚合物石英压电传感器的生产应确保薄膜厚度均匀且严格控制中心缺陷半径小于0.5 mm,该结果为制备稳定的新型聚合物石英压电传感器提供了重要依据. 相似文献
804.
运用Solid Works对单筒减震器进行三维建模,并导入到ANSYS Workbench软件对减震器进行模态分析,获取了其前6阶固有频率和振型。分析了各阶振动模态的特点,得到变形最大区域、变形量情况及振动响应的表现形态。该结果有利于汽车减震器的动态特性分析和整体设计。 相似文献
805.
高校人事管理信息中的关联规则挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
在制定人事激励制度时,要针对不同类别的教师建立有针对性的制度.为此,提出了一种基于分类和关联规则挖掘的方法.通过相似性分析将教师分为若干群体,针对每个群体,应用关联规则挖掘识别其中隐含的规则. 相似文献
806.
807.
针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。 相似文献
808.
809.
清洁能源在电力系统中的大规模利用,使得风电机组在电网中的占比日益扩大,其运行特性极大地影响电力系统的运行稳定性.本文分析了双馈变速与直驱同步风电机组的结构特点,建立了各个机组的降阶数学模型.在此基础上,对两区域系统进行了仿真计算.研究表明:风电机组并网增加了系统与风电机组强相关的振荡模式,且有很好的阻尼特性.当风电机组在系统中容量比例提高时,双馈机组会减弱新增局部振荡模式的阻尼,直驱机组能提高区域内相关的局部振荡的阻尼. 相似文献
810.
基于局部多项式回归的EMD端点效应抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)这种完全由数据驱动的自适应时频数据分析算法已经在多个领域得到了广泛推广和应用.但是HHT的核心部分经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)被端点效应问题所困扰.这里结合局部多项式回归,利用局部少量数据在极值序列两端各拓展一个极值点,从而抑制EMD的端点效应.模拟实验结果表明,该算法能够有效抑制端点效应,且数据要求不高,运行速度较快. 相似文献