铁路运输资源优化的因子与信息熵综合分析

为提高铁路的整体运输能力,实现资源利用最大化,采用因子分析与信息熵相结合的方法对铁路运输资源利用状况进行优化分析.在分析铁路运输资源技术经济指标的基础上,采用因子分析法对原始数据进行降维处理,并通过熵权法对主因子进行客观赋值,根据计算得出的综合得分预测2013年的铁路运输资源利用状况.研究结果表明:通过因子分析能使熵计算的数据从13个减少至3个,熵计算以及预测所得的1996-2013年的资源利用率的综合值表明铁路运输资源利用率总体呈提升趋势.     

基于熵值法的四川省城市土地集约利用评价

城市土地集约利用对于提高城市土地利用效率,缓解城市发展过程中的人地矛盾,促进城市经济发展具有重要意义。从土地投入强度、土地产出效益、土地利用强度三个方面建立指标体系,运用熵值法对四川省18个城市进行土地集约利用程度评价,运用ArcGIS生成空间结构图,分析土地集约利用程度空间结构特征。结果表明:四川省城市土地集约利用受土地投入强度和土地产出效益影响较大,受土地利用强度影响较小。从空间结构来看,四川省中部城市土地集约利用程度最高,东部城市次之,西南部城市土地集约利用程度最低。基于以上结果,为提高城市土地集约利用程度提出建议。     

非线性温度梯度作用下水泥混凝土路面力学分析

为合理评价水泥路面温度沿深度方向的非均匀性分布对水泥混凝土板的应力和变形的影响,利用有限元软件模拟非线性温度梯度荷载;为分析不同程度非线性温度梯度对板的应力响应引入了非线性温度分布指数.研究结果表明:以线性温度梯度计算非线性温度梯度应力时,正温度梯度的应力偏大,负温度梯度的应力偏小.非线性温度梯度时板的变形和线性温度梯度板产生的变形则基本相同.负非线性温度梯度分布时:随着板厚和板弹性模量的增加,非线性温度梯度对板顶的应力影响增大;增加地基反应模量可以减小非线性温度梯度影响.并通过大量数据回归分析得出负温度梯度时板顶下最大应力计算公式.     

基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方法

自适应重合闸的功能是快速、准确地辨识故障性质及捕捉电弧熄灭时刻.在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD)、近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻.线路故障仿真结果表明,该方案可智能识别故障性质和捕捉电弧熄灭时刻且具有一定的抗噪能力.     

具非标准增长条件和正初始能量p-Laplace方程解的爆破

研究了源项函数为uq(x)的p-Laplace方程解在有限时刻爆破.通过构造恰当能量泛函方法,证明当源项函数指标在更大范围内且初始能量为正数时,p-Laplace方程解在有限时刻爆破.     

引入熵值法的建筑工人职业化评价研究——基于安徽五市调查分析

建筑工人职业化的发展关乎城镇化发展速度、建筑工人的自身利益、建筑产品的质量乃至整个建筑业的发展水平,因此对建筑工人职业化进行评价具有一定的必要性.以安徽省五市的建筑工人的调研数据为基础,从个人因素、工作因素、组织因素三个维度构建建筑工人职业化评价指标体系.采用熵值法对五市建筑工人职业化水平进行评价,得出亳州市和合肥市建...     

基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。     

变化环境下乌伦古河径流序列变异特征诊断

研究变化环境下干旱区内陆河流以径流为主要指征的水文循环过程及其变化,对于认知水文机理,应对径流变化意义重大。选取乌伦古河二台水文站1959~2015年57年长系列实测月径流资料,采用年内分配完全调节系数C_r、年内分配不均匀系数C_n、相对变化幅度Cm、集中度Cd、集中期D、年际(年代际)径流均值、最大流量、最小流量、年际极值比以及C_v等多指标,运用Mann-Kendall法、累积距平法、R/S法等多方法,在揭示叶尔羌河径流长期演变规律基础上,采用非线性分析方法——启发式分割算法进行径流序列的变异特征诊断,并进行归因分析。结果显示:(1)乌伦古河径流受冰川融水影响年内分布呈"单峰型",主要集中于夏季5~8月,占年径流总量的70%,反映年内分配特征的各指标,如C_r、C_n、C_m、C_d和D,均呈下降趋势,特别是进入2000年后下降趋势较为明显,其中,C_r、C_d和D指标下降趋势显著,表明径流序列年内分配特征趋于均匀化;(2)乌伦古河径流序列年际变化趋势呈减少趋势,减少趋势不显著,且呈负持续性(Hurst=0.35),具有两个明显的丰枯交替周期,即1961~1973年及1974~1994年;(3)针对传统检验方法——Mann-Kendall法诊断乌伦古河二台站长系列(1959~2015年)径流突变点时出现多个虚假变异点的缺陷,采用非线性方法——启发式分割算法(BG法)诊断乌伦古河二台水文站长系列(1959~2015年)径流序列变异点,得出乌伦古河径流序列变异点为1962年。成果有助于了解变化环境下流域尺度的水文过程演变和水文响应规律,指导流域水资源规划与管理。     

基于I-ELM的飞机复合材料结构损伤识别研究

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于增量型极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量,采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

酸性环境冻融循环对砂岩抗剪强度参数损伤效应

水化学条件与冻融循环的耦合侵蚀作用对寒区岩土工程的稳定性产生重要影响。选取砂岩为研究对象,开展不同水化学溶液以及冻融循环条件下的砂岩常规三轴实验,分析砂岩抗剪强度参数变化规律,定量分析砂岩抗剪强度参数的损伤特征。结果表明:砂岩抗剪强度参数值逐渐减小,劣化度逐渐增大,最大可达到73.06%、49.34%;抗剪强度参数值与冻融循环次数关系可定量表征为指数变化关系,得到砂岩抗剪强度参数变化规律。通过电镜扫描试验分析水化学与冻融循环作用对砂岩微观结构的变化规律,砂岩内部孔隙逐渐扩张、联通,岩石颗粒之间胶结松散,岩体结构呈现疏松多孔。研究为分析酸性冻融循环作用下砂岩力学参数劣化机制提供参考。