山区公路回头曲线车辆横向加速度特性研究

为了明确车辆在山区低等级公路回头曲线段的横向加速度特性,选择重庆市彭水县境内的一段含有12处回头曲线段的山区公路作为研究对象,开展了20位驾驶员的实车驾驶试验,采集了自然驾驶状态下车辆运行参数,包括速度、轨迹和横向加速度等,分析了回头曲线段横向加速度的幅值特征、变化模式以及峰值位置分布。研究结果表明:（1）车辆在回头曲线段内的横向加速度整体变化特征分为三个阶段:入弯增大阶段、弯中稳定阶段、出弯减小阶段;（2）根据横向加速度85th百分位值的整体变化趋势,将横向加速度划分为四种变化模式;（3）回头曲线段左、右转横向加速度的85th百分位值分别是3.85m/s2和3.69m/s2,相比一般弯道,驾驶员在回头曲线能容忍更高程度的横向不舒适;（4）车辆在左、右转过程中,每个弯道的横向加速度峰值多集中在曲线中点和圆缓点之间,即圆曲线的后半段。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

基于宽窗口和PAST算法的扩频序列盲估计

针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法(PAST)和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频码的恢复。该方法只需要提取信号的主特征向量,然后利用滑动窗的方法实现码同步。PAST方法避免了特征值的求解,降低了计算量,易于硬件实现,解决了传统的特征分解方法实时处理的困难以及相位模糊的问题,并且能在低信噪比下实现扩频码的估计。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量回归的装配式建筑施工安全投入优化

为提高装配式建筑施工安全水平,减少社会经济损失,对施工安全资源投入的合理分配进行研究。选取20组装配式建筑施工安全投入与事故经济损失数据作为样本,通过基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归模型对样本进行非线性拟合,以事故经济损失最小化为目标函数,安全投入资源为约束条件,构建安全投入优化模型。以某装配式建设项目为例进行实证分析,结果表明:基于麻雀搜索算法-支持向量回归的施工安全投入优化方法能有效降低安全事故损失、节约投入资金,具有良好的优化效果,可为装配式建筑施工安全投入决策提供科学有效的依据。     

基于变权重的水库滑坡稳定性模糊综合评价

中国滑坡灾害众多,危害性极强,尤其是水库型滑坡,一旦失稳将会造成巨大灾害和损失,因此稳定性评价是滑坡预防与预警工作的首要前提.针对水库型滑坡特殊地质条件,选取结构特征、地质构造、变形特征、水文条件4大项,共包含10个因素作为稳定性评价指标.划分滑坡稳定性等级,建立评价指标体系并确定其权重,然后根据指标数据变化进行变权重...     

基于改进扩展卡尔曼滤波的爬架运行安全姿态估计

为了实时准确的获取爬架运行时的姿态信息,提出了一种基于改进Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法（ISHEKF）的爬架姿态估计方法。首先建立了爬架姿态估计模型,然后在扩展卡尔曼滤波（EKF）对传感器进行融合滤波时,加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法（SHEKF）对时变噪声进行调节,再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定,通过在调节因子中引入爬架实时运动速度,改进滤波发散判定依据,从而满足爬架运行时高精度的滤波要求。实验结果表明：静态实验中以横滚角为例,ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF最大误差减少了70.8%;动态实验中ISHEKF表现出更好的稳定性和滤波精度,能够准确反映爬架运行的状态变化。     

基于深度学习的手术场景运动感知

基于术中影像的运动感知是计算机辅助手术系统开发的重要研究内容,能够为运动补偿、软组织形变分析等应用提供有价值的信息,从而提高手术效率并增强手术安全。然而,手术影像中运动器械的遮挡降低了对局部区域估计的准确性。为解决这一难题,提出一种基于光流网络和解耦表示的运动感知方法,并结合自监督学习范式优化模型。制作了神经外科手术数据集,在PyTorch深度学习框架下对模型进行训练和验证。实验结果表明：该运动估计方法在复杂手术场景中具有稳定性强、准确度高的优点,在计算机辅助手术中具有较高的应用价值。     

端面顶板冒落高度影响因素 多元线性回归分析

基于数理统计的方法,对影响端面顶板稳定性的多个因素进行了正交试验分析,将顶板冒落高度作为判断指标,得到了各因素的影响程度.影响程度从大到小依次为裂隙发育程度风化岩体强度推进速度端面距=支架初撑力采高.然后,假设端面顶板冒落高度与各影响因素线性相关,采用统计分析软件SPSS对各因素进行多元线性回归分析,结果表明,各因素与顶板冒落高度的线性关系成立,且得到了各因素的回归方程.最后,根据分析结果提出了预防端面顶板冒落的具体措施,为控制端面顶板提供依据.     

Evaluating volatility and interval forecasts

A widely used approach to evaluating volatility forecasts uses a regression framework which measures the bias and variance of the forecast. We show that the associated test for bias is inappropriate before introducing a more suitable procedure which is based on the test for bias in a conditional mean forecast. Although volatility has been the most common measure of the variability in a financial time series, in many situations confidence interval forecasts are required. We consider the evaluation of interval forecasts and present a regression‐based procedure which uses quantile regression to assess quantile estimator bias and variance. We use exchange rate data to illustrate the proposal by evaluating seven quantile estimators, one of which is a new non‐parametric autoregressive conditional heteroscedasticity quantile estimator. The empirical analysis shows that the new evaluation procedure provides useful insight into the quality of quantile estimators. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

南京市MODIS气溶胶光学厚度与PM10质量浓度的相关性分析

利用NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品与南京市区API转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析;发现二者的直接相关程度较低。对气溶胶光学厚度进行垂直和湿度影响订正后,二者的相关系数显著提高。结合风速和气压等气象因子分季节进行多元回归分析,相关系数进一步提高。分析结果表明卫星遥感气溶胶光学厚度可以作为监测PM10污染分布的有效手段。