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31.
近年来快速发展的数字化感知、分析与决策服务技术,可使建筑施工行业向技术密集型产业转型升级,为建筑工程施工的发展带来新的机遇。以搭载最新数字化技术的软硬件载体应用为主线,从施工信息的数字流视角,按照数字信息采集与处理?施工组织数字化重建与推演?工程要素管控与执行的流程,介绍了建筑工程施工中最新的数字化技术,涵盖了施工中人员、设备、物料与工程进度相关的信息采集、处理、分析与决策服务的主要方面。指出了随着工程进度变换的建筑时空信息数字模型是施工的数字基础设施,未来的数字化建筑工程施工也将具备智能化、平台化、产业化的基本特征。 相似文献
32.
传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积(area under curve,AUC),并绘制了模型的受试者工作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和地下水潜在性预测图。结果表明:因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。 相似文献
33.
为了改进人工势场法(APF)在智能车高速超车状态下规划出的轨迹规范性差、安全性得不到保障、以及路径不平滑的问题。通过设计用于指引智能车换道的换道引力势场,以保证换道轨迹的规范性;构建异向分布结构的障碍车斥力势场提高换道的安全性;并建立带有转向缺口的道路中心线斥力势场和设计平滑代价函数优化规划出的轨迹点,使规划出的路径更加平滑。基于线性二次型调节器(LQR)设计路径跟踪控制器跟踪规划出的路径。通过Simulink与Carsim联合仿真,结果表明所改进的APF算法能规划出更加合理的路径,设计的LQR路径跟踪控制器跟踪误差趋近于零,能够较好地控制车辆完成超车换道。 相似文献
34.
罗键 《系统工程理论与实践》1998,18(8):70-76
针对现有矿井设计优化中直接的数值优化难以直接获得最优结果的问题,本文以缓倾斜煤层为应用条件,提出一种基于多级专家系统的矿井设计智能优化方法,该方法具有启发与联想的智能特点,经实例应用表明,比较好地解决上述长期困扰着矿井设计优化工作者的一大难题。 相似文献
35.
采用室内厌氧培养法,对闽江河口芦苇与成草湿地土壤甲烷产生潜力动态及外源氮输入的影响进行了初步研究。结果表明,芦苇湿地与成草湿地土壤甲烷产生潜力最大值均出现在培养后第5d;季节变化的最高值分别出现在9月和12月,最低值均为7月;外源氮输入对成草湿地土壤甲烷产生潜力具有抑制作用,并与对照土壤甲烷产生潜力差异显著(P〈0.05)。图3,参27。 相似文献
36.
37.
38.
39.
Conventional artificial fish has some shortages on the interaction with environment, other fish, and the animator. This article proposes a multi-tier interaction control model of artificial fish, realizes the interaction model through integration of virtual reality technology and Markov sequence, and provides a virtual marine world to describe the interaction between artificial fish and the virtual environment and the interaction between the artificial fish and the animator. Simulation results show that the interaction model owns not only the basic characteristics of virtual biology, but also has high trueness interaction function. 相似文献
40.
提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性. 相似文献