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  • 简介:摘要:崩塌落石是山区常见的地质灾害,其运动轨迹受多种因素影响。为准确预测崩塌落石运动的轨迹,基于数值模拟方法,建立了边坡崩塌落石的数值模型,通过参数敏感性分析研究了崩塌落石运动过程中速度、加速度、高度、倾角等关键参数的变化规律,并与现场观测数据进行对比。研究结果表明:基于数值模拟方法的崩塌落石运动轨迹预测与现场观测数据具有较好的一致性,可准确预测崩塌落石的运动轨迹。此外,基于数值模拟方法研究了影响崩塌落石运动轨迹的关键因素,并提出了相应的防护措施建议,对山区工程实践具有重要参考价值。

  • 标签: 数值模拟 崩塌落石 运动轨迹 预测
  • 简介:摘要:影响井眼轨迹的主要因素有地质特性、钻具组合结构、井眼轨迹几何形状、钻井工艺参数等。在钻井过程中,预测是控制的基础,如果没有精确的井眼轨迹参数预测,就不可能实现准确的井眼轨迹控制。通过实践经验和研究归纳总结出了一套井眼延伸方向预测的实用程序及并眼轨迹控制原则,供现场钻井施工技术人员参考。

  • 标签: 钻井轨迹 井眼延伸方向预测 井眼轨迹控制
  • 简介:摘要为提高泵送混凝土收缩量的预测精度,文章全面收集到了泵送混凝土收缩试验资料,并基于B3变异系数法比较了CEB-FIP1990,GL2000模型预测自密实混凝土收缩的精度。最后根据收集的试验结果,基于最小二乘法给出了修正的收缩预测模型,精度要较大提升,可供工程设计人员参考使用。

  • 标签: 自密实混凝土 收缩 预测模型
  • 简介:摘要:分析短时交通流预测的意义,对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类,主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型,对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展,组合预测模型多样化,预测精度不断提高。

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  • 简介:摘 要:本文结合我国某地区2005年-2010年风场数据为例,首先采取正交分解法(POD)对风场数据进行降价处理,随后以基于BP神经网络算法预测平流层风场,最后结合其临近的空间浮空器的动力学模型和控制模型,分析BP神经网络风场预测模型对于浮空器轨迹控制的影响,进而为浮空器飞行轨迹控制提供相关参考。

  • 标签: 平流层 风场预测 浮空器轨迹 控制措施
  • 简介:摘要传统的混凝土徐变预测模型在进行试验研究时,它所考虑的影响因素在一定程度上存在着差异性和局限性,不同规范之间相互差别较大,且试验证明一些影响系数不适用于再生混凝土试验数据。本文重点研究并构建新的混凝土徐变预测模型,将收集来的再生混凝土徐变的有关的一系列试验数据,通过引入再生混凝土的徐变的修正系数来对传统的混凝土模型进行修正,讨论分析最终结论的合理性与可行性并提出了再生混凝土徐变预测模型。验证结果表明,采用新的徐变预测模型能够提高再生混凝土徐变预测的精确度,从而体现了更好的适用性。

  • 标签: 再生混凝土 再生粗骨料 徐变 预测模型
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  • 简介:摘要:瓦斯灾害一直是我国煤矿领域的严重安全隐患,超过限定值的瓦斯浓度极易导致人员伤亡和经济损失。本文提出了一种新的基于Stacking堆叠预测模型。首先构建Stacking堆叠模型,选用LSTM、RNN、MLP作为元模型,为了验证所提出的模型,通过设置对比实验,计算了包括RMSE、MAPE和R2在内的性能指标。结果表明,与单一模型相比,Stacking集成模型具有更高的精度,四个评价指标与单一模型相比有较大的提升,采用该模型预测瓦斯浓度,可以大幅降低煤矿生产过程中发生瓦斯灾害的概率,保障煤矿工人的生命安全和矿区的稳定运营,具有重要的现实意义和应用价值。

  • 标签: 瓦斯浓度预测 Staking模型 LSTM RNN MLP
  • 简介:摘要:盐酸在工业企业中广泛应用,盐酸易挥发有毒有害的HCl气体,在企业储存过程中一旦发生泄漏会对环境造成较大的影响。本文以某企业盐酸储罐泄漏引发环境事件为研究对象,采取AFTOX模型对该企业盐酸储罐的环境风险进行预测评价,提出了切实可行的环境风险防范措施,以降低环境风险影响程度。

  • 标签: AFTOX模型 盐酸泄漏 环境风险 预测评价
  • 简介:摘要:近几年,轮式机器人运行常见轨迹跟踪问题逐渐为人们所熟知,现有研究更倾向于以差速驱动机器人为主体,通过深入研究运动控制问题的方式,提出相应观点。本文同样以差速模型为研究对象,通过全局跟踪的方式,一方面,多角度分析预测控制算法,在模糊规则的指导下,实时调整控制律常见误差权值,随着AGV得到控制,跟踪设定轨迹的目标自然能够实现。另一方面,基于仿真实验,对设计所得算法是否有效且可行加以验证,并获得实证有效的结论。

  • 标签: 轨迹跟踪 自主导航小车 模糊预测控制
  • 简介:摘要:手机产业一直被视为是国民经济的产业,在经济发展的过程中也起到了非常重要的作用。近年来,我国的手机行业伴随市场高速发展的步伐而快速增长,行业规模不断扩张,因此针对我国的电子产品(手机)这一行业都一直存在着其销售量无法与生产量相匹配的问题,产量过剩会导致产品积压;产量不足会影响收入,故对手机的销量预测是非常重要的。“手机销量预测”数学模型是先来计算总销量或总订单量的模型,进而在来预测各周的手机销售量和订单量。

  • 标签: logistic模型 MATLAB 多元线性回归
  • 简介:摘 要:由于生活垃圾数量增长而引发的环境污染问题十分严重。为实现我国生态文明的建设目标,垃圾污染已成为亟待解决的问题。实施垃圾分类是解决问题的关键环节,减少产出量,提高利用率是解决问题的有效途径,本文通过基于灰度预测的成本分析,建立定额+按量收费的数学模型,从而确定了收费标准。

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  • 简介:摘要高强混凝土具有水灰比低、强度好、密实性强等特点,使得高强混凝土的早龄期收缩徐变发展速度快,最终的收缩和徐变应变值却较低,且其强度发展规律也有别于普通混凝土的强度变化。目前国内外已有的混凝土收缩徐变的预测模型,均是基于普通混凝土的试验资料经过统计回归得到的,直接应用于高强混凝土是不合适的。本次研究针对高强混凝土进行试验得到相关参数后,引入强度修正因子对ACI209预测模型进行修正,得出适合于高强混凝土收缩徐变的预测模型

  • 标签: 高强混凝土 收缩徐变 试验研究 预测模型
  • 简介:摘要作为中国东北地区的老工业基地,辽宁省的能源消耗较多,导致由能源消费产生的碳排放量也比较大,因而辽宁省能否实现碳排放达峰对实现中国整体碳排放达峰,实现美丽中国的目标具有重要意义。基于目前的研究现状,本文从规模因素、结构因素、技术因素三个方面选取8个指标,对于可能影响辽宁省碳排放的因素给予较全面的分析和评估,基于扩展的STIRPAT模型对其碳排放进行预测研究,最后通过模型求解和预测对结论进行分析,给出一些合理性的建议。

  • 标签: STIRPAT 岭回归法 节能减排效率
  • 简介:摘要:滑坡位移具有时滞性及非线性等特点,准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据,本文以树坪滑坡为例,提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先,利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移;其次,利用四次多项式对趋势项位移进行预测,针对周期项位移,利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析,确定时滞时间及影响程度,建立考虑时滞效应的BP位移预测模型,并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度,利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值;最后,将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明,考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移,该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

  • 标签: 滑坡位移 经验模态分解 改进海鸥优化算法 BP神经网络 收敛交叉映射
  • 简介:摘要:电力产业为社会经济发展提供了推动力,在电网运行环节中,展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行,为电力调度提供数据支持,促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开,基于负荷大数据预测模型,分析用户用电规律,深入探究短期电力负荷预测相关内容,保证精准完成短期电力负荷预测,让电力系统运行更安全。

  • 标签: 电力负荷数据 学习率 预测模型 转换填补 负荷波动
  • 简介:摘要本文阐述了几种经典的沉降预测分析模型,之后通过实测观测数据进行案例分析得出不同预测模型的优缺点不同,灰色系统预测模型所需的原始数据较少,但其抗干扰能力较弱;时间序列模型需要大量的原始数据才能得到良好的预测效果;卡尔曼滤波模型则具有较好的可靠性。

  • 标签: 变形监测 灰色系统模型 时间序列模型 卡尔曼滤波模型
  • 简介:摘要混凝土抗压强度是保证混凝土工程质量最重要的检验指标,然而混凝土抗压强度的检验评定通常是在浇筑后28d进行的,即使试验结果不能满足规定强度,混凝土强度也不能提高。因此混凝土抗压强度早期预测具有重要研究意义。本文应用神经网络技术建立了混凝土强度预测模型,并将预测结果与实验室测试结果进行对比较。研究表明神经网络在预测混凝土的抗压强度方面有较高的精确度,将该技术应用于混凝土配合比设计,有助于保证混凝土工程质量。

  • 标签: 混凝土 神经网络 抗压强度 预测模型
  • 简介:摘要:众所周知,点击率预测模型在当今社会十分流行。在线广告中,点击率 (CTR)是评估广告效果的重要指标,随着机器学习技术的不断发展,通过机器学习方法构建自动广告,点击预测系统也变得越来越普及。 我收集了艾维邑动公司一段时间内的广告点击数据,利用机器学习方法训练 CTR预估模型,完成相应的数据分析报告。

  • 标签: CTR 点击率 预估模型
  • 简介:摘要:目的:应用经典和神经网络预测模型进行卷烟销售预测分析,为卷烟销售营销方案优化和市场品类规划工作提供科学依据。方法:销售数据是一类时间序列数据,利用TL市烟草专卖局从2019年1月至2022年12月期间不同品类卷烟的月销售数据,作为原始的时间序列,确定研究方法和评价指标,构建不同的模型预测卷烟销售,通过比较不同模型的性能和预测结果,进而选择最优模型。结果:从实验结果可以看出,基于Bidirectional LSTM的预测模型能较好地拟合预测TL市烟草销售数据在时间序列上的变动趋势,有着更好的预测精度。使用性能最优的模型进行卷烟销售预测,利用算法总结出商品销售的规律性,能够为年度销售计划的制定提供数据支撑。下一步,将通过优化数据集及进行模型性能调优,使预测精度提高。

  • 标签: 统计分析 神经网络 卷烟销售预测 ARIMA