基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。     

一种基于支持向量机的CFG桩复合地基承载力预测方法

提出一种基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法并建立相应预测模型.为获得模型参数,对18组CFG桩复合地基试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好.用建立的SVM模型对4组CFG桩复合地基试验数据进行预测,预测结果与实测值相差较小.理论分析和实例结果验证表明:基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法具有较高的预测精度和可靠性.     

脑机相连,梦想成真

将大脑与电脑连接起来,听起来像是科幻小说里的情节,可是对于科学家来说,这种设想却正在渐渐成为现实,在不久的未来,＂脑机接口＂的设想将带来许多实用的人体修复技术……     

基于类间最大间隔的多级决策树

多级决策树主要是为了解决决策树处理多类问题性能下降的问题而提出的新型决策树，把分类效果突出的支持向量机与决策树结合，提出更有泛化能力的新型决策树是本问的研究重点。     

基于组合模型的主元分析预测监控方法

传统的基于主元分析（PCA）的过程监控技术可以对工业过程当前的状况进行监控，但难以预测系统未来的运行情况。本文在PCA监控方法的基础上建立预测模型，首先根据历史数据建立PCA的综合监控统计量模型，其次结合k邻近（k-NN）的最小二乘支持向量机（LSSVM）和灰色理论（GM（1,1））技术建立在线组合预测模型，实现对工业过程运行状态的预测。利用组合模型对一个多变量动态过程实例进行仿真，将预测效果与k-NN的LSSVM以及GM(1,1)各自单独的预测效果作比较，验证了所提方法在长期预测方面的准确性，表明基于组合模型的PCA预测监控方法特别适用于对缓慢漂移故障的长期预测。     

浅谈小断面岩巷快速掘进的实践

本文介绍了在谢桥矿1161（3）底板抽排巷实施快速掘进的一些具体做法，为小断面岩巷的快速掘进提供了有益的启示。     

RFID自助借还机中SIP2程序自动判定的功能实现

讨论RFID自助借还机中SIP2程序的集成及自动判定功能的实现,分析了如何使用windows自带批处理脚本来解决SIP2程序在自助借还机运行过程出现的两个比较严重的问题——开机运行SIP2程序失败和自助借还机使用过程中SIP2程序异常,脚本的实现关键是以系统是否有6001端口监听来检测SIP2程序.     

基于支持向量机工程施工风险预警研究

本文从我国工程施工风险现状出发,分析了工程风险影响因素,建立了支持向量机的工程风翔预警模型,收集了15个实际工程数据,并运用模型进行对风险进行预测,结果验证了模型的有效性。     

堆场大面积砼面层施工

论述了天津港集装箱物流中心东区堆场一期工程使用的精密激光整平机在施工中的重要作用,针对工程中出现的一些问题给出解决措施,提出激光整平机的应用,尤其在施工大面积的码头或者堆场面层中的应用,推广空间很大。     

基于3G手机控制的智能家居与安防系统设计

<正>随着人们生活水平的不断提高,人们对家居环境和安全的要求也越来越高,希望能够过上安全舒适和高效便利的生活。不用担心因为无人在家导致歹徒入室行窃案件的发生;也不用担心发生瓦斯泄漏和火灾等事件,造成生命和财产的损失。智能家居安防系统能够远程监控家中环境,远程控制使用家用电器。当家中发生盗窃或厨房瓦斯泄漏等异常情况时,能及时报